ディープラーニングを応用した画像生成（GAN）のしくみ

AI（機械学習）を使って「実在しない人物」の画像を生成し、
肖像権などを気にせず使えるファッションモデルや
広告宣伝素材として使う事例が増えつつあります。

これは、「機械学習において、この10年間でもっともおもしろいアイデア」
とも評されるデータ生成のしくみ
「GAN（Generative Adversarial Network）」によって実現されています。

今回のセミナーでは、GANとGANから派生した様々なモデルについて、
その仕組みの基本を学び、AIで画像を創り出す
サンプルプログラムをハンズオンで実際に体験します。
（サンプルでは計算時間を押さえるため白黒の手書き数字を用いる予定です）


与えられた訓練データを元に、それに似たデータを生成する。
プログラムがまるで創造的であるような行為をするGANは
まさに「人工知能」といえそうですが、
そこはやはりプログラム。あくまで数学的に処理しています。
そして、だからこそできることがあります。

例えば、「眼鏡をかけた男性」のデータから得られた結果から、
「眼鏡をかけていない男性」のデータから得られた結果を引き算して、
「眼鏡をかけていない女性」のデータから得られた結果を加え、
「眼鏡をかけた女性」のデータを生成するようなことができてしまいます。

これは応用すれば、ある人物の顔を、実在する別の人物の顔に差し替えることもできてしまいます。
「ディープフェイク」などとも呼ばれる、偽物写真の出来上がりです。
また同時に、「AIで作られたものであることを見破るAI」の研究も行われています。

未来の話のようですが、一部では既にビジネス利用も進んでいます。

今回、画像生成がメインテーマですが、GANにはまだまだ可能性が秘められており、
どんどん新しい理論も発表されています。

その活用範囲は、画像や映像に留まらないと思われます。

しかも、研究分野中心に熱い注目を集める一方で、まだビジネス化されている
ものはごく一部ですので、ビジネスチャンスも秘められています。

話題のディープラーニングの中でも、特に注目を集めているGAN。
日進月歩で進むこの分野の最先端を、このセミナーで感じ取ってください。

以下は実現しているものの他、研究中のものや実現可能性が未知数のものもありますが、GANを応用することで、

・「非実在モデル」の写真提供
国内でも今年、写真素材サービスの会社がいち早くベータ版という形で
提供しはじめたことが話題になりました。

・新規デザインのたたき台を生成
ファッションやインテリアはじめ「デザイン」が求められる業界で、過去のデザインや流行のデザインを元に、新デザインのたたき台となるものをAIに生成させることができそうです。あるいは、AIがデザインしました、と、そのまま提供することも？

・低解像度の画像データを高画質に
これは制作ソフトに機能として取り込まれそうですが、写真でも動画でも、解像度の低い（画質の荒い）元素材を、「AIリマスタリング」できます。

・画像認識AIの学習用データをGANで増やす
ディープラーニングのための元画像をディープラーニングで生成する、というなんだか不思議なことができます。一般的に、画像認識をディープラーニングで行う場合、精度を上げるにはかなりまとまった数の学習用データが必要になりますが、用意できるデータが理想よりも少ない場合、その少ないデータを元にしてGANで増やし、不足分を補うことができます。

・動画の部分的な差し替え
例えば、撮影したドラマ用映像などで、ある出演者が不祥事を起こした場合、見た目だけ別の出演者に差し替えることが再撮影なしでできるかもしれません。また、それが可能であれば、スタントマンの映像を俳優のルックスに差し替えることも可能です。（そもそもスタントマンが不要になることのほうが早いかもしれませんが）

・亡くなった芸術家の新作を作ることができる
GANを使ったのかまでは調べらていないのですが、少し前、レンブラントの新作が発表されました。おそらくこの先、映画や音楽の世界でも同様の事例が出てくることと思います。

このように、可能性は無限大です。

・ひとつひとつ実際に操作しながらのハンズオンセミナー！
つまずいた時点で講師に質問することができるので、これから始められる方にも、独学で挫折された方にもおすすめです。

・ディープラーニングのしくみ
・GANのしくみ
・GANの実装ハンズオン
・質疑応答

機械学習（AI）・ディープラーニングに興味がある方

・これから勉強をするため、とっかかりとなる情報が得られて満足しました。
・ディープラーニングの中でも特にホットな技術について知識を深めることができた。
・単純なサンプルでもそこそこのマシンスペックが求められるようだと分かった。
・難しい内容だったが丁寧に説明してもらえた。
・原理を知ることができてよかった。

早石 直広（はやいし なおひろ）

機械設計、電子回路設計、ソフトウェア開発、ファームウェア開発、FPGAを使った専用プロセッサ開発に10年以上の経験がある。計数技研の代表として、日頃はロボットを作っている。自分自身もしくは、自分自身が作ったシステムが火星に到達するための技術について研究している。

＜経歴＞
平成16年　株式会社ヴイストン 技術部
ロボットプロダクトプロジェクトマネージャー(〜平成19年)

平成19年　計数技研（現・株式会社計数技研）創業、ロボット開発に従事（在職中）

平成21年　財団法人大阪市都市型産業振興センター
ロボット事業プランナー(〜平成22年)

平成22年　財団法人大阪市都市型産業振興センター
技術アドバイザー(〜平成23年)

平成26年　大阪大学工学部電子情報工学科　非常勤講師（在職中）

平成28年 Mirai Innovation S.de R. L. de C. V. CTO（在職中）

平成29年 Digamo代表（在職中）

PC実習型

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（ニュートラム南港ポートタウン線　トレードセンター前駅下車）
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