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» 2021年12月15日 08時00分 公開

1枚の顔写真から過去や未来の姿を生成 各年齢のしわや頭部をAIが予測Innovative Tech

イスラエルのTel-Aviv Universityの研究チームは、1枚の顔写真から、その人物のアイデンティティーを維持したまま、異なる年齢の顔画像を合成する手法を開発した。頭部の形状やシワなどの肌質感の変化をリアルに再現した、年齢変換タスクを実行する。

[山下裕毅,ITmedia]

Innovative Tech:

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。

 イスラエルのTel-Aviv Universityの研究チームが開発した「Only a Matter of Style: Age Transformation Using a Style-Based Regression Model」(Style-based Age Manipulaton)は、1枚の顔写真から、その人物のアイデンティティーを維持したまま、異なる年齢の顔画像を合成する手法だ。頭部の形状やシワなどの肌質感の変化をリアルに再現した、年齢変換タスクを実行する。

年齢に応じた提案手法の出力結果

 これは、事前学習したStyleGANの画像生成と、エンコーダーをペアにしたエンド・ツー・エンドの画像間変換アーキテクチャで加齢をシミュレートする。1枚の人物画像と希望する年齢を、StyleGANの潜在空間にマッピングするために直接エンコードすることで、高品質な画像合成を生成するStyleGANの表現力を享受している。

システムの概要

 年齢を他の顔の属性(表情や髪形など)から切り離した分離方法でモデルを学習しているため、元のアイデンティティーを損なうことなく、シワなどの質感から頭部の形まで精密な合成を生成する。

 入力の年齢から希望する年齢への変化を回帰タスクで生成しているため、これまでのように大きく分けた年齢クラス(例えば、0〜2、3〜6、7〜9、15〜19、30〜39、50〜69歳)で顔を生成するのではなく、1歳ごとのより細かい年齢クラスでの制御を可能にした。動画では、年齢によって変化する顔画像のモーフィングで、その精度を確認できる。

Source and Image Credits: Yuval Alaluf, Or Patashnik, and Daniel Cohen-Or. 2021. Only a matter of style: age transformation using a style-based regression model. ACM Trans. Graph. 40, 4, Article 45 (August 2021), 12 pages. DOI:https://doi.org/10.1145/3450626.3459805



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