スタイル特徴抽出ネットワークを用いた画像のスタイル変換

摘要

本稿では、スタイル特徴抽出ネットワークを用いた画像のスタイル変換手法を提案する。画像のスタイル変換は近年研究が盛hに行われており、コンテンツ画像に描かれた物体の配置をそのままに、スタイル画像のスタイルに変換する技術である。従来の研究では、コンテンツ特徴とスタイル特徴の抽出に物体認識タスクで学習済みモデルを利用していた。しかし、従来の研究は、1つのネットワークよりコンテンツ特徴とスタイル特徴を抽出することから、コンテンツ情報が欠落し、生成画像が不自然になる場合があった。そこで、本稿では、スタイル特徴抽出に画家分類タスクで学習済みのモデルを用いることで、コンテンツ特徴を損なわず、自然な画像を生成するネットワークを提案する。主観評価実験により、従来の研究に比べ、コンテンツ特徴を損なわず、より自然な画像を生成可能であることが確認された。