No. 184 ありふれた日常風景からアニメの世界観を再現

AnimeGAN

(c) 2020 Chen J., Liu G and Chen X.

AnimeGAN(Generative Adversarial Network)は、実写画像をアニメ風の画像に高速変換するシステム。従来のGANとは異なる、3つの損失関数と2つの生成ネットワークを用いることで、低いメモリ容量での学習およびアニメ風画像生成を可能にする。世界的に評価の高い宮崎駿監督や新海誠監督作品のような特徴を持つアニメ風画像を生成することも可能で、将来的には、本システムがクリエイター向けの汎用的なソフトウェアに実装されることで、アニメーション制作の効率化に貢献することが期待される。

なぜできるのか?

3つの損失関数

生成される画像にアニメ的で鮮やかな色彩効果を持たせるために、3つの損失関数を用いて学習を行う。
・grayscale style loss: テクスチャや線をアニメ風に変換する
・color reconstruction loss: 色を再構成する
・grayscale adversarial loss: 生成画像がグレースケール画像として表示されないようにする

2つのネットワーク

以下の2つのネットワークからシステムは構成される。
・生成ネットワーク: 現実の写真をアニメ画像に変換する
・識別ネットワーク: 画像が現実のものか、生成ネットワークから生成されたものかを判別する

相性のいい分野

不動産
新築物件のチラシに掲載される完成イメージ図を、アニメ風画像で魅せるマーケティング戦略
エンターテインメント
実写とアニメを横断する、またはその中間のような質感で作成された新感覚の映像作品
観光
名所や遺跡などをアニメ風画像化し、ご当地キャラクターなどと組み合わせた観光需要を喚起

知財情報

主な知財ホルダー:Chen J., Liu G. and Chen X.

この知財は様々な特許や要素技術が関連しています。
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知財ハンター

齊藤 匡佑 Kyosuke Saito
Creative Engineer / Konel Inc.

1997年神奈川県横須賀市生まれ。世界最年少知財ハンター。バーテンダーとして従事した後、バックパッカーとしてアートを巡る旅に出る。現在はKonelでエンジニアとして活動中。味覚や嗅覚を刺激するバイオ系知財を、他の感覚に転用させることに高い関心を持つ。夢はクラフトジンの蒸留所設立。


知財ライティング: 小髙 充弘