ぼやけた顔写真から最大64倍鮮明な画像を生成するAIツールを開発、デューク大研究チーム：GANによる機械学習を利用

デューク大学の研究チームが、ぼやけて被写体が特定できない顔写真から、極めて本物に近い画像を生成できるAIツール「PULSE」を開発した。敵対的生成ネットワークによる機械学習を利用した。

[＠IT]

　デューク大学の研究チームは、ぼやけて被写体が特定できない顔写真から、これまでの方法よりも精細な、極めて本物に近い画像をコンピュータで生成できるAIツール「PULSE」（Photo Upsampling via Latent Space Exploration）を開発した。

　研究チームは、2020年6月14〜19日の会期でオンラインで開催中の2020 Conference on Computer Vision and Pattern Recognition（CVPR）で、PULSEのプレゼンテーションを行った。

「PULSE」はピクセルが見えてしまうほど低解像度の写真を、本物の人間のように見える写真に変換する（クリックで再生、出典：デューク大学）

　これまでの方法では、顔写真の解像度は最大8倍にしか高めることができなかった。デューク大学のチームは少数のピクセルからなる顔写真画像の解像度を最大64倍に高める方法を考案した。

　研究チームを率いたデューク大学のコンピュータ科学者シンシア・ルーディン氏は「このような低解像度の画像を用いてこれほどの超解像画像を作成した研究はこれまでなかった」と述べている。

真の画像を作り上げる技術ではない

　ただし、PULSEの手法では、副作用として元々なかった小じわやまつげ、無精ひげといった“想像上の特徴”も加わってしまう。

　このような性質があるため、研究者によると、PULSEを人物の特定に使うことはできない。防犯カメラで撮影された、被写体が判別できないぼやけた写真から、実在する人物の鮮明な画像を生成することはできない。PULSEに可能なのは、存在しないが、極めて本物らしく見える新しい顔を生成することだ。

　今回は概念実証のために顔写真に特化したものの、理論上、PULSEと同じ技術を使って、ほぼあらゆるものの低解像度写真から、鮮明でリアルな写真を作成できる可能性がある。医学や顕微鏡検査、天文学、衛星画像といった分野への応用が見込めるという。

GANを用いて高解像度画像を生成