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人物のライティングを深層学習で自由自在に メリーランド大とAdobe、Amazonが開発

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このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。

 メリーランド大学、Amazon.com、Adobe Researchによる米研究チームが開発した「Deep Single Image Portrait Relighting」は、深層学習を用いることで、1枚のポートレート画像のライティングを後で変更するリライティング手法だ。

photo ポートレート画像(左列)とターゲット照明(下段行)を入力とし、新しいポートレート画像を生成する

 ポートレート画像のライティング位置変更を再現するため、まずはさまざまな角度から光が当たっている約14万枚の人物画像から独自のデータセット「Deep Portrait Relighting」(DPR)を構築した。

 学習は、DPRデータセットとConvolutional Neural Network (CNN)を用いて訓練する。訓練は、リライティングで発生したアーティファクト(映像に生じるノイズ)を取り除くことに注力し、また敵対的生成ネットワーク「Generative Adversarial Network」(GAN)を用いて精度を向上させる。

photo ネットワークの構造図

 学習したモデルは、ポートレート画像とライティング条件を入力すると、最終的に1024×1024ピクセルの解像度でリライティング画像を生成する。深層学習ベースのアルゴリズムの中では、過去最高の解像度を実現するという。

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この記事の著者

山下裕毅
山下裕毅

2014年から幅広い分野の研究論文をピックアップして解説しているメディア「Seamless」(シームレス)を主宰している。

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