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。
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
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
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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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。