　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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