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0038 引き算のAIでメイクを取る

AIを用いた顔認証技術の活用として、「メイクした女性からメイクを取る」ということが可能になっているようです。

本稿で紹介するモデル「LADN」は、画像生成モデルの一つであるGAN(敵対的生成ネットワーク)をさらに発展させたものとなっています。「LADN」を用いることにより、メイクした女性の画像からノーメイクの女性の画像へメイクを置き換えすることや、逆にノーメイクの画像を元にメイクした女性の画像のメイクを外すと行ったことが可能です。

元のプロジェクトページはこちら。

これまで、「メイクをする」というアプリケーションは、メイクアップメーカーを中心に数多く存在してきました。

もっといえば、snapchatやSNOWなどのフィルター機能もその一種だといえます。しかし、「メイクを取る」という発想はありませんでした。

この「メイクを取る」ことを実現した技術背景としては、

これまでの技術では”メイクのみ”の特徴量を抽出することが困難でした。「LADN」では、はじめに多層のニューラルネットワークにより入力画像データの特徴量を抽出します。次に、メイク前とメイク後の特徴量の違いを識別器に識別させることでモデルに”メイク”がどのようなものかを学習させます。
これらを顔の各パーツ(目、口、鼻など)に対して行い、複数のパーツに対して同時に行うことでメイク画像の生成を行うことが可能になります。

とのことで、まずは実際の画像を教師データとして、「メイク」という概念を「学習」することから始めるようです。なるほど。

確かにこれまでも、不要なパーツを消したり、代わりのパーツを埋めたりする技術はあったので、「メイクを取る」ことはそんなに難しいことではなかったのかもしれません。

ただ、既存の技術の延長でありながらも、アイデアや新しい切り口によって活用の幅が広がってくるコロンブスの卵的な面白い事例だと思います。

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