AIが実在しない“モデル”の全身画像を生成 開発に利用された「GAN」とは？：性別、体形、角度、服装をランダムで生成

データグリッドは、GANを用いて、実在しない人物の全身画像を生成する「全身モデル自動生成AI」を開発した。

[＠IT]

　データグリッドは2019年4月26日、ディープラーニングの一手法であるGAN（Generative Adversarial Network：敵対的生成ネットワーク）を用いて、実在しない人物の全身画像を生成する「全身モデル自動生成AI」を開発したと発表した。

全身モデル自動生成AIの動画（出典：データグリッド）

　データグリッドは2018年6月に実在しないアイドルの顔を自動生成する「アイドル自動生成AI」を発表していたが、顔領域のみの画像生成で表現力に課題があったという。そこで、生成される人物の表現力を高めることを目的とした研究開発に取り組み、全身モデル自動生成AIを開発した。

GANとは？

　GANはディープラーニングアルゴリズムの一種。近年、手書きのシンプルなイラストをリアルな風景写真に変換する「GauGAN」や、ページを開くたびに実在しない人物の顔の画像を生成する「This Person Does Not Exist」などで注目を集めている。

　GANでは主に「Generator」（生成器）と「Discriminator」（識別器）という2つのネットワークを用いて、お互いが敵対して競い合うように学習を行っていく。これは、紙幣の偽造者と、偽造紙幣を見抜く警察の関係によく例えられる。以下、「千円札の画像を生成するAI」を例に、GANの仕組みを説明する。