(57)【要約】【課題】時系列的な画像から自動的に画像を生成する。【解決手段】参照時刻の各々における学習用画像３０及び当該学習用画像３０の構造を示す学習用構造情報３２の組み合わせを含む時系列情報を用いて前記参照時刻ではない生成時刻における生成画像３８を出力するように学習させた画像生成器２０を備え、画像生成器２０は、入力された画像が学習用画像３６と生成画像３８のいずれであるかを識別するように学習させた画像識別器２２からのフィードバックを受けて学習させたものである画像生成装置１００とする。【選択図】図２
2020126442.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
参照時刻の各々における学習用画像及び当該学習用画像の構造を示す学習用構造情報の組み合わせを含む時系列情報を用いて前記参照時刻ではない生成時刻における生成画像を出力するように学習させた画像生成器を備え、
前記画像生成器は、入力された画像が学習用画像と生成画像のいずれであるかを識別するように学習させた画像識別器からのフィードバックを受けて学習させたことを特徴とする画像生成装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像生成装置であって、
前記画像生成器は、前記生成画像に加えて、前記参照時刻ではない生成時刻における生成構造情報を出力するように学習させたことを特徴とする画像生成装置。
【請求項３】
請求項２に記載の画像生成装置であって、
前記画像生成器は、前記生成時刻における生成画像と学習用画像との誤差、及び、前記生成時刻における生成構造情報と学習用構造情報との誤差を用いて学習させたことを特徴とする画像生成装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか１項に記載の画像生成装置であって、
前記構造は、画像における各画素に対して画像に含まれるオブジェクトを関連付けた情報を含むことを特徴とする画像生成装置。
【請求項５】
請求項４に記載の画像生成装置であって、
前記構造は、画像における各画素に対して画像に含まれるオブジェクトの特徴点を関連付けて当該特徴点の位置又は領域を示すことを特徴とする画像生成装置。
【請求項６】
請求項５に記載の画像生成装置であって、
前記特徴点は、画像に含まれる人物のパーツ又はポーズキーポイントであることを特徴とする画像生成装置。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれか１項に記載の画像生成装置であって、
前記時系列情報は、前記参照時刻における学習用画像間のオブジェクトの動きを示すオプティカルフローを含み、
前記画像生成器は、前記オプティカルフローを含む前記時系列情報を用いて前記参照時刻ではない生成時刻における生成画像を出力するように学習させたことを特徴とする画像生成装置。
【請求項８】
請求項１〜７のいずれか１項に記載の画像生成装置であって、
前記画像生成器は、畳み込み層とバッチ・ノーマライゼーション層との組み合わせを含むことを特徴とする画像生成装置。
【請求項９】
入力された画像が、参照時刻の各々における学習用画像及び当該学習用画像の構造を示す学習用構造情報の組み合わせを含む時系列情報を用いて前記参照時刻ではない生成時刻における生成画像を出力するように学習させた画像生成器から出力された生成画像であるか学習用画像であるかを識別するように学習させたことを特徴とする画像識別器。
【請求項１０】
コンピュータを、
参照時刻の各々における学習用画像及び当該学習用画像の構造を示す学習用構造情報の組み合わせを含む時系列情報を用いて前記参照時刻ではない生成時刻における生成画像を出力するように学習させた画像生成器として機能させ、
前記画像生成器は、入力された画像が学習用画像と生成画像のいずれであるかを識別するように学習させた画像識別器からのフィードバックを受けて学習させたことを特徴とする画像生成プログラム。
【請求項１１】
参照時刻の各々における学習用画像及び当該学習用画像の構造を示す学習用構造情報の組み合わせを含む時系列情報を用いて前記参照時刻ではない生成時刻における生成画像を出力するように学習させた画像生成器を用いる画像生成方法であって、
前記画像生成器は、入力された画像が学習用画像と生成画像のいずれであるかを識別するように学習させた画像識別器からのフィードバックを受けて学習させたことを特徴とする画像生成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像生成装置、画像識別器、画像生成プログラム及び画像生成方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ディープニューラルネットワークなどを用いた機械学習技術を利用することで、画像を自動生成する技術が提案されている。
【０００３】
例えば、低解像度に対応するステージから高解像度に対応するステージに向かって各ステージにおいて、当該ステージの解像度に変換された学習用画像及び構造情報並びに生成画像に基づいて学習用画像と生成画像とのいずれが生成画像であるかを識別するように学習させた画像識別器と、潜在ベクトルに基づいて当該ステージの解像度の生成画像を生成し、当該ステージの解像度に変換された学習用画像及び構造情報並びに画像識別器からのフィードバック（識別結果）に基づいて生成画像が学習用画像の特徴を示すように学習させた画像生成器と、を組み合わせた画像生成装置が開示されている（特許文献１）。
【０００４】
また、アニメーション動画で使用される画像を作成する際に、時系列的に与えられた画像と画像との間を補間する画像（中割画像）を生成したいという要望がある。これに対して、画像に含まれる像（オブジェクト）の画像と画像との間における変化を示すオプティカルフローを計算し、当該オプティカルフローに基づいて補間する画像を生成する技術が開示されている（非特許文献１，２）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第６４４８８３９号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】“Super SloMo: High Quality Estimation of Multiple Intermediate Frames for Video Interpolation”  https://arxiv.org/pdf/1712.00080.pdf
【非特許文献２】“Video Frame Synthesis using Deep Voxel Flow”  http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2017/papers/Liu_Video_Frame_Synthesis_ICCV_2017_paper.pdf
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
時系列的な画像と画像との間を補間する画像を生成する従来技術は、高いフレームレート（高ＦＰＳ）を有する動画を対象とするものであり、画像間の変化が大きい低いフレームレート（低ＦＰＳ）である動画に応用することが困難であった。例えば、人物を表現したキャラクタを含むアニメーションにおける画像を処理対象として画像間を補間した画像（中割画像）を自動生成させた場合、腕や脚の動きが不自然になる等の問題が生じていた。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の１つの態様は、参照時刻の各々における学習用画像及び当該学習用画像の構造を示す学習用構造情報の組み合わせを含む時系列情報を用いて前記参照時刻ではない生成時刻における生成画像を出力するように学習させた画像生成器を備え、前記画像生成器は、入力された画像が学習用画像と生成画像のいずれであるかを識別するように学習させた画像識別器からのフィードバックを受けて学習させたことを特徴とする画像生成装置である。
【０００９】
本発明の別の態様は、コンピュータを、参照時刻の各々における学習用画像及び当該学習用画像の構造を示す学習用構造情報の組み合わせを含む時系列情報を用いて前記参照時刻ではない生成時刻における生成画像を出力するように学習させた画像生成器として機能させ、前記画像生成器は、入力された画像が学習用画像と生成画像のいずれであるかを識別するように学習させた画像識別器からのフィードバックを受けて学習させたことを特徴とする画像生成プログラムである。
【００１０】
本発明の別の態様は、参照時刻の各々における学習用画像及び当該学習用画像の構造を示す学習用構造情報の組み合わせを含む時系列情報を用いて前記参照時刻ではない生成時刻における生成画像を出力するように学習させた画像生成器を用いる画像生成方法であって、前記画像生成器は、入力された画像が学習用画像と生成画像のいずれであるかを識別するように学習させた画像識別器からのフィードバックを受けて学習させたことを特徴とする画像生成方法である。
【００１１】
ここで、前記画像生成器は、前記生成画像に加えて、前記参照時刻ではない生成時刻における生成構造情報を出力するように学習させたことが好適である。
【００１２】
また、前記画像生成器は、前記生成時刻における生成画像と学習用画像との誤差、及び、前記生成時刻における生成構造情報と学習用構造情報との誤差を用いて学習させたことが好適である。
【００１３】
また、前記構造は、画像における各画素に対して画像に含まれるオブジェクトを関連付けた情報を含むことが好適である。
【００１４】
また、前記構造は、画像における各画素に対して画像に含まれるオブジェクトの特徴点を関連付けて当該特徴点の位置又は領域を示すことが好適である。
【００１５】
また、前記特徴点は、画像に含まれる人物のパーツ又はポーズキーポイントであることが好適である。
【００１６】
また、前記時系列情報は、前記参照時刻における学習用画像間のオブジェクトの動きを示すオプティカルフローを含み、前記画像生成器は、前記オプティカルフローを含む前記時系列情報を用いて前記参照時刻ではない生成時刻における生成画像を出力するように学習させたことが好適である。
【００１７】
また、前記画像生成器は、畳み込み層とバッチ・ノーマライゼーション層との組み合わせを含むことが好適である。
【００１８】
本発明の別の態様は、入力された画像が、参照時刻の各々における学習用画像及び当該学習用画像の構造を示す学習用構造情報の組み合わせを含む時系列情報を用いて前記参照時刻ではない生成時刻における生成画像を出力するように学習させた画像生成器から出力された生成画像であるか学習用画像であるかを識別するように学習させたことを特徴とする画像識別器である。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、時系列的に変化する画像を含む動画において適切な生成画像を生成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明の実施の形態における画像生成装置の構成を示す図である。
【図２】本発明の実施の形態における画像生成器及び画像識別器の基本構成を示す図である。
【図３】本発明の実施の形態における画像生成を説明するための図である。
【図４】本発明の実施の形態における構造情報を説明するための図である。
【図５】本発明の実施の形態における画像生成器の構成例を示す図である。
【図６】本発明の実施の形態における画像識別器の構成例を示す図である。
【図７】本発明の実施の形態における画像生成器のよる画像生成について説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
＜画像生成装置の基本構成＞
本実施の形態における画像生成装置１００は、図１に示すように、処理部１０、記憶部１２、入力部１４、出力部１６及び通信部１８を含んで構成される。処理部１０は、ＣＰＵ等の演算処理を行う手段を含む。処理部１０は、記憶部１２に記憶されている画像生成処理を行うための画像生成プログラム及び画像識別処理を行うための画像識別プログラムを実行することによって画像生成装置１００を画像生成器及び画像識別器として機能させる。記憶部１２は、半導体メモリやメモリカード等の記憶手段を含む。記憶部１２は、処理部１０とアクセス可能に接続され、画像生成プログラム、画像識別プログラム、これらを実行するための画像データ、構造データ、オプティカルフローデータ等、機械学習における各種パラメータ等の情報を記憶する。入力部１４は、情報を入力する手段を含む。入力部１４は、例えば、管理者からの情報の入力を受けるキーボード、タッチパネル、ボタン等を備える。出力部１６は、管理者へ情報を出力する手段を含む。出力部１６は、例えば、管理者に対して生成された画像や動画を呈示するディスプレイを備える。通信部１８は、情報通信網１０２を介して他の外部装置から各種情報を取得したり、他の外部装置へ各種情報を送出したりするための通信を行うインターフェースを含んで構成される。通信部１８による通信は有線及び無線を問わない。
【００２２】
画像生成装置１００は、例えば、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）又はサーバなどであってよいが、以下に説明する機能を発揮可能な限りにおいてどのような装置であってもよい。
【００２３】
詳細は後述するが、画像生成装置１００は、図２に示すように、学習器（画像生成器２０及び画像識別器２２）を備えており、当該学習器を学習させることで画像生成器２０へ入力された画像に対応する画像を生成して出力する。すなわち、画像生成装置１００は、画像生成器２０と画像識別器２２とを組み合わせた敵対的生成ネットワーク（ＧＡＮ）を利用した機械学習を適用した構成とされる。
【００２４】
また、画像生成装置１００は、動画を構成する要素となる時系列的に変化する画像に関する情報を用いて画像生成器２０及び画像識別器２２を学習させる。
【００２５】
より具体的には、図３に示すように、参照時刻（例えば、時刻ｔ０，ｔｎ）の各々における画像に関する情報を含む時系列的な学習用情報を用いて参照時刻ではない生成時刻（例えば、時刻ｔ１，ｔ２・・・ｔｎ−１）における画像に関する情報を生成情報として出力するように画像生成器２０を学習させる。
【００２６】
ここで、画像生成器２０に入力される時系列的な学習用情報は、図２に示すように、学習用画像３０及び学習用構造情報３２を少なくとも含むことが好適である。また、時系列的な学習用情報は、さらに学習用オプティカルフロー３４を含んでもよい。また、画像生成器２０から出力される生成情報は、図２に示すように、生成画像３８及び生成構造情報４０を少なくとも含むことが好適である。また、画像生成器２０から出力される生成情報は、さらに生成オプティカルフロー（図示しない）を含んでもよい。また、入力された画像が学習用画像と画像生成器２０によって生成された生成画像のいずれであるかを識別するように画像識別器２２を学習させる。
【００２７】
学習用画像３０は、画像生成器２０及び画像識別器２２を学習するために用いられる画像である。本実施の形態では、学習用画像３０は、動画を構成する画像のように時刻の経過と共に変化するオブジェクトの像を含む画像である。学習用画像３０には、複雑な構造を有するオブジェクトが含まれていてよい。複雑な構造を有するオブジェクトとは、例えば、姿勢が分かる程度に頭部、胴体及び手足を含む人物像、同じく姿勢が分かる程度に頭部、胴体及び手足を含むキャラクタ像等である。また、複雑な構造を有するオブジェクトとは、当該オブジェクトが有する特徴点間の位置関係が変化し得るオブジェクトとしてもよい。例えば、人物像やキャラクタ像は、種々の姿勢を取り得るものであり、特徴点間（例えば頭部と右手間）の位置関係が固定されておらず、姿勢に応じて変化する。また、人物像やキャラクタ像は、種々の表情を取り得るものであり、特徴点（髪、目、鼻、口、耳等）の位置や形状が変化するだけでなく、これらの特徴点間の位置関係が変化する。なお、複雑な構造を有するオブジェクトは、人型のオブジェクトに限定されるものではなく、樹木、車、道路等の複数のオブジェクトを含む風景画像等としてもよい。
【００２８】
学習用構造情報３２は、学習用画像３０の画像の構造を示す情報である。学習用構造情報３２となる画像の構造は、画像における各画素に対して画像に含まれるオブジェクトを関連付けた情報を含む。以下、画像の構造について説明する。
【００２９】
例えば、画像の構造は、図４に示すように、学習用構造情報３２に含まれる人物像やキャラクタ像をオブジェクトとしてその全体のシルエットに該当する画素（ピクセル）を示す情報とする。具体的には、例えば、学習用構造情報３２は、学習用画像３０に含まれる人物像やキャラクタ像の全身に該当する画素（ピクセル）が白（輝度１００％）、その他の画素（ピクセル）が黒（輝度０％）で表された画像とすればよい。また、学習用構造情報３２に含まれる人物像やキャラクタ像の肌の領域をオブジェクトの特徴点として肌の領域に該当する画素（ピクセル）を示す情報とする。具体的には、例えば、学習用構造情報３２は、学習用画像３０に含まれる人物像やキャラクタ像の肌に該当する画素（ピクセル）が白（輝度１００％）、その他の画素（ピクセル）が黒（輝度０％）で表された画像とすればよい。また、学習用構造情報３２に含まれる人物像やキャラクタ像の髪の領域をオブジェクトの特徴点として髪の領域に該当する画素（ピクセル）を示す情報とする。具体的には、例えば、学習用構造情報３２は、学習用画像３０に含まれる人物像やキャラクタ像の髪に該当する画素（ピクセル）が白（輝度１００％）、その他の画素（ピクセル）が黒（輝度０％）で表された画像とすればよい。また、学習用構造情報３２に含まれる人物像やキャラクタ像の目の領域をオブジェクトの特徴点として目の領域に該当する画素（ピクセル）を示す情報とする。具体的には、例えば、学習用構造情報３２は、学習用画像３０に含まれる人物像やキャラクタ像の目に該当する画素（ピクセル）が白（輝度１００％）、その他の画素（ピクセル）が黒（輝度０％）で表された画像とすればよい。
【００３０】
同様に、画像の構造は、人物像やキャラクタ像の顔、右眼、左眼、鼻、口、右耳、左耳、胴部、右肩、左肩、右腕、左腕、右肘、左肘、右手、左手、右脚、左脚、右膝、左膝、右足、左足等のパーツをオブジェクトの特徴点として、これらの特徴点に対応する画素（ピクセル）を示す情報としてもよい。例えば、学習用構造情報３２は、これらのオブジェクトの特徴点に該当する画素が白（輝度１００％）、その他の画素が黒（輝度０％）で表された画像としてもよい。
【００３１】
また、画像の構造は、人物像やキャラクタ像の特徴点の相対的な位置関係を示すポーズキーポイントとしてもよい。ポーズキーポイントは、人物像やキャラクタ像の特徴点である頭部、胴部、右肩、左肩、右腕、左腕、右肘、左肘、右手、左手、右脚、左脚、右膝、左膝、右足、左足等の重心点を繋いだ線分の組み合わせからなり人物像やキャラクタ像の姿勢を示す画像である。例えば、頭部の重心点と胴部の重心点を繋いだ線分、右肩の重心点と右肘の重心点を繋いだ線分、右肘の重心点と右手の重心点を繋いだ線分、左肩の重心点と左肘の重心点を繋いだ線分、左肘の重心点と左手の重心点を繋いだ線分、胴部の重心点と右膝の重心点を繋いだ線分、右膝の重心点と右足の重心点を繋いだ線分、胴部の重心点と左膝の重心点を繋いだ線分、左膝の重心点と左足の重心点を繋いだ線分を組み合わせた画像とすればよい。なお、各線分の太さは適宜設定すればよい。
【００３２】
画像の構造は、人物像やキャラクタ像に関する構造に限定されるものではなく、画像に含まれる樹木、車、道路等のオブジェクトの位置、領域及び相対的な位置関係を示す情報としてもよい。例えば、画像に対してセマティック・セグメンテーション処理（Ｓｅｍａｎｔｉｃ  Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ）を適用して、画像を複数のセグメントに領域分割してそれぞれのセグメントの位置、領域及び相対的な位置関係を画素（ピクセル）で表した画像としてもよい。また、例えば、画像に対してヒューマン・パーシング処理（Ｈｕｍａｎ  Ｐａｒｓｉｎｇ）を適用して、画像に含まれる人物像やキャラクタ像を複数のセグメントに領域分割してそれぞれのセグメントの位置、領域及び相対的な位置関係を画素（ピクセル）で表した画像としてもよい。
【００３３】
また、画像の構造は、２次元情報に限定されるものではなく、３次元情報を含むものとしてもよい。また、例えば、画像に含まれるオブジェクト像に該当する３次元モデルに対してデンス・ポーズ処理（ＤｅｎｓｅＰｏｓｅ）を適用して得られる表面構造情報（例えば、オブジェクト像の３次元モデルの各表面の法線情報）を示す情報としてもよい。
【００３４】
また、画像の構造には、画像に含まれるオブジェクトの特徴を示す属性情報が含まれていてもよい。オブジェクトが人物像やキャラクタ像である場合、属性情報としては、例えば、眼鏡の有無、服装、髪の色、人種等としてもよい。なお、画像の構造は、上記のような明示的な情報に限られない。例えば、上記情報が埋め込まれた単なる数値ベクトルなどでもよい。
【００３５】
画像生成器２０を機械学習させるために用いられる情報は、学習用画像３０及び学習用構造情報３２に加えてオプティカルフロー３４を含んでもよい。オプティカルフロー３４は、時系列的な画像に含まれるオブジェクトの像の動きの見え方のパターンを示す情報である。具体的には、オブジェクトの像を構成する画素（ピクセル）について時系列的に隣接する画像間の変位ベクトルで表すことができる。オプティカルフロー３４は、隣接する画像間においてオブジェクトの画像上の明るさは変わらず、隣接する画素（ピクセル）は似たような動きをするという仮定の下にルーカス・カナデ法（Ｌｕｃａｓ−Ｋａｎａｄｅ）等によって求めることができる。
【００３６】
なお、学習用画像３０及び学習用構造情報３２について説明したが、画像生成器２０によって生成される生成画像３８及び生成構造情報４０もそれぞれ同様の画像及び情報である。また、生成画像３８との間で誤差算出に用いられる学習用画像３６及び生成構造情報４０との間で誤差算出に用いられる学習用構造情報４２もそれぞれ同様の画像及び情報である。
【００３７】
＜画像生成器の構成＞
画像生成器２０は、時系列的な学習用画像３０及び学習用構造情報３２の入力に基づいて生成画像３８及び生成構造情報４０を生成する。画像生成器２０は、時系列的な学習用画像３０及び学習用構造情報３２に加えてオプティカルフロー３４の入力に基づいて生成画像３８及び生成構造情報４０を生成する構成としてもよい。また、画像生成器２０は、時系列的な学習用画像３０及び学習用構造情報３２の入力に基づいて生成画像３８のみを生成する構成としてもよい。
【００３８】
画像生成器２０は学習器であり、具体的には、図５に示すように、畳み込みニューラルネットワーク層（Ｃｏｎｖ：Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ）を含んで構成される。畳み込みニューラルネットワーク層は、パーセプトロン同士を全結合させずに結合をうまく制限し、なおかつウェイト共有という手法を使うことで画像の畳み込みに相当するような処理をニューラルネットワークの枠組みの中で表現した層である。
【００３９】
また、図５に示すように、畳み込みニューラルネットワーク層にバッチ・ノーマライゼーション層（ＢＮ：Ｂａｔｃｈ  Ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ）を組み合わせることが好適である。バッチ・ノーマライゼーション層は、入力データを正規化する正規化層の一種であり、複数の入力データからなるミニバッチと学習されたパラメータを用いてミニバッチ内での平均値と分散値によってミニバッチを変換する層である。
【００４０】
また、図５に示すように、畳み込みニューラルネットワーク、バッチ・ノーマライゼーション層又はこれらの組み合わせに対して活性化関数を適用することが好適である。活性化関数としては、例えば、ＲｅＬＵを適用することが好適である。ただし、活性化関数は、ＲｅＬＵに限定されるものではなく、シグモイド関数、ソフトマックス関数、多項式等の他の活性化関数を適用してもよい。
【００４１】
また、画像生成器２０には、さらにプーリング層（Ｐｏｏｌｉｎｇ）等の他のニューラルネットワークを組み込んでもよい。
【００４２】
畳み込みニューラルネットワーク層やバッチ・ノーマライゼーション層等の画像生成器２０を構成するニューラルネットワークに関する各種パラメータ（層構造、各層のニューロン構造、各層におけるフィルタ数、フィルタサイズ、ストライド幅、ゼロパディング幅、及び各フィルタの各要素の重みなど）、並びに、入力データ（学習用画像３０及び学習用構造情報３２）に対して処理を行うための処理実行プログラムを記憶部１２させることによって画像生成装置１００を画像生成器２０として機能させることができる。
【００４３】
＜画像識別器の構成＞
画像識別器２２は、画像生成器２０によって学習用画像３６及び生成された生成画像３８の入力に基づいて入力された画像が学習用画像と生成画像のいずれであるかを識別して、入力された画像が学習用画像と生成画像のいずれかであるかを示す敵対的ロスを出力する。敵対的ロスは、入力された画像が学習用画像と生成画像のいずれかであるかを示す真偽値であってもよいし、入力された画像が学習用画像と生成画像のいずれかの確からしさを示す尤度値であってもよい。
【００４４】
画像識別器２２は学習器であり、具体的には、図６に示すように、畳み込みニューラルネットワーク層（Ｃｏｎｖ：Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）を含んで構成される。畳み込みニューラルネットワーク層は、パーセプトロン同士を全結合させずに結合をうまく制限し、なおかつウェイト共有という手法を使うことで画像の畳み込みに相当するような処理をニューラルネットワークの枠組みの中で表現した層である。
【００４５】
また、図６に示すように、畳み込みニューラルネットワーク層にバッチ・ノーマライゼーション層（ＢＮ：Ｂａｔｃｈ  Ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ）を組み合わせることが好適である。バッチ・ノーマライゼーション層は、入力データを正規化する正規化層の一種であり、複数の入力データからなるミニバッチと学習されたパラメータを用いてミニバッチ内での平均値と分散値によってミニバッチを変換する層である。
【００４６】
また、図６に示すように、畳み込みニューラルネットワーク、バッチ・ノーマライゼーション層又はこれらの組み合わせに対して活性化関数を適用することが好適である。活性化関数としては、例えば、ＲｅＬＵを適用することが好適である。ただし、活性化関数は、ＲｅＬＵに限定されるものではなく、シグモイド関数、ソフトマックス関数、多項式等の他の活性化関数を適用してもよい。
【００４７】
例えば、これらの層及び活性化関数の組み合わせによって、学習用画像３６や生成画像３８の部分的な画像領域に基づいて入力された画像が学習用画像と生成画像のいずれであるかを識別するように画像識別器２２を学習させることが好適である。また、例えば、これらの層及び活性化関数の組み合わせによって、学習用画像３６や生成画像３８の時間的な変化に基づいて入力された画像が学習用画像と生成画像のいずれであるかを識別するように画像識別器２２を学習させることが好適である。また、これらを組み合わせることも好適である。
【００４８】
また、画像識別器２２には、さらにプーリング層（Ｐｏｏｌｉｎｇ）等の他のニューラルネットワークを組み込んでもよい。
【００４９】
畳み込みニューラルネットワーク層やバッチ・ノーマライゼーション層等の画像識別器２２を構成するニューラルネットワークに関する各種パラメータ（層構造、各層のニューロン構造、各層におけるフィルタ数、フィルタサイズ、ストライド幅、ゼロパディング幅、及び各フィルタの各要素の重みなど）、並びに、入力データ（学習用画像３６及び生成画像３８）に対して処理を行うための処理実行プログラムを記憶部１２させることによって画像生成装置１００を画像識別器２２として機能させることができる。
【００５０】
＜画像生成器及び画像識別器の学習＞
画像生成器２０と画像識別器２２は、図２に示すように、敵対的生成ネットワーク（ＧＡＮ：ＧｅｎｅｒａｔｉｖｅＡｄｖｅｒｓａｒｉａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ）を構成して学習を行う。
【００５１】
画像生成器２０は、時系列的な学習用データ及び画像識別器２２等からのフィードバックを受けて生成画像３８及び生成構造情報４０を生成する学習を行う。例えば、図７に示すように、参照時刻ｔ０と参照時刻ｔｎにおける学習用画像３０、学習用構造情報３２及びオプティカルフロー３４を学習用データとして、参照時刻ｔ０と参照時刻ｔｎとの間の生成時刻ｔ１，ｔ２・・・ｔｎ−１に対して学習用画像３０及び学習用構造情報３２を補間した生成画像３８及び生成構造情報４０を生成して出力する。
【００５２】
画像識別器２２は、入力される画像が学習用画像３６であるか画像生成器２０によって生成された生成画像３８であるかを示す敵対的ロスを出力する。例えば、画像生成器２０によって生成された生成時刻ｔ１，ｔ２・・・ｔｎ−１に対する生成画像３８と、当該生成時刻ｔ１，ｔ２・・・ｔｎ−１における学習用画像３６とのいずれかが入力されたときに当該入力画像が生成画像３８か学習用画像３６をできるだけ正しく判定した敵対的ロスを出力できるように画像識別器２２は学習させる。画像生成器２０には、画像識別器２２から出力される敵対的ロスがフィードバック入力される。
【００５３】
なお、画像識別器２２は、入力された構造情報が学習用構造情報４２と画像生成器２０によって生成された生成構造情報４０のいずれであるかを識別するよう学習させるようにしてもよい。また、画像生成器２０をさらにオプティカルフローを生成するように学習させる場合、画像識別器２２は、入力されたオプティカルフローが学習用オプティカルフローと画像生成器２０によって生成された生成オプティカルフローのいずれであるかを識別するよう学習させるようにしてもよい。また、これらを組み合わせた構成としてもよい。
【００５４】
また、画像生成器２０には、図２に示すように、画像誤差算出器２４及び構造誤差算出器２６からそれぞれ画像誤差及び構造誤差が学習用データとして入力される。
【００５５】
画像誤差算出器２４は、画像生成器２０において生成された生成画像３８と学習用画像３６との誤差を示す画像誤差を出力する。例えば、画像誤差算出器２４は、画像生成器２０において生成時刻ｔ１，ｔ２・・・ｔｎ−１に対して生成された生成画像３８と生成時刻ｔ１，ｔ２・・・ｔｎ−１における学習用画像３６との誤差を示す画像誤差を出力する。具体的には、ある参照時刻に対する生成画像３８の画素の画素値（例えば、輝度、色相等）と当該参照時刻における学習用画像３６の対応する画素の画素値（例えば、輝度、色相等）との誤差を示す画像誤差を出力する。誤差は、例えば、学習用画像３６と生成画像３８において対応する画素値の二乗誤差（ＭＳＥ）とすればよい。
【００５６】
構造誤差算出器２６は、画像生成器２０において生成された生成構造情報４０と学習用構造情報４２との誤差を示す構造誤差を出力する。例えば、構造誤差算出器２６は、画像生成器２０において生成時刻ｔ１，ｔ２・・・ｔｎ−１に対して生成された生成構造情報４０と生成時刻ｔ１，ｔ２・・・ｔｎ−１における学習用構造情報４２との誤差を示す構造誤差を出力する。具体的には、ある参照時刻に対する生成構造情報４０の画素の画素値（例えば、画像の特徴点を示す輝度情報等）と当該参照時刻における学習用構造情報４２の対応する画素の画素値（例えば、画像の特徴点を示す輝度情報等）との誤差を示す構造誤差を出力する。誤差は、例えば、学習用構造情報４２と生成構造情報４０において対応する画素値の二乗誤差（ＭＳＥ）とすればよい。
【００５７】
このように、画像生成器２０は、学習用画像３０、学習用構造情報３２、オプティカルフロー３４に加えて、画像識別器２２から出力される敵対的ロス、画像誤差算出器２４から出力される画像誤差、構造誤差算出器２６から出力される構造誤差を学習用データとして生成画像３８及び生成構造情報４０を生成するように学習させる。
【００５８】
なお、本実施の形態では、画像生成器２０において学習用データが存在する参照時刻ｔ０と参照時刻ｔｎとの中間の生成時刻ｔ１，ｔ２・・・ｔｎ−１における生成画像３８及び生成構造情報４０を補間して出力する構成としたがこれに限定されるものではない。画像生成器２０において学習用データが存在する参照時刻ｔ０と参照時刻ｔｎとの外側の生成時刻における生成画像３８及び生成構造情報４０を外挿して出力するように学習させてもよい。例えば、参照時刻ｔ０よりも前の生成時刻ｔ−１，ｔ−２に対する生成画像３８及び生成構造情報４０を外挿して生成するように学習させてもよい。また、例えば、参照時刻ｔｎよりも後の生成時刻ｔｎ＋１，ｔｎ＋２に対する生成画像３８及び生成構造情報４０を外挿して生成するように学習させてもよい。
【００５９】
＜学習済みの画像生成器及び画像識別器による画像生成＞
上述の学習処理によって十分に学習された画像生成器２０は、時系列的な画像及び当該画像の構造情報を入力データとして、当該入力された画像及び構造情報が示す特徴を有する画像を生成できるようになる。
【００６０】
学習済みの画像生成器２０は、種々の利用方法が考えられるが、そのうちの一つとして、アニメ又はゲーム等において時系列的に変化するキャラクタ像を含む動画を構成するための生成画像３８を自動生成するために用いることができる。特に、様々な姿勢の変化を伴う高解像度のキャラクタ像を含む動画を構成する一部の画像を入力データとして、当該画像を内挿又は外挿したコマ割りのための生成画像３８を簡単に自動生成することができる。特に、昨今、アニメ業界では人材不足に陥っており、アニメ制作の効率化が急がれている。したがって、アニメを作成する際の中割等の作業の負担を軽減することができる。
【００６１】
具体的には、例えば図３に示したように、ある第１時刻と他の第２時刻の画像の入力に応じて、画像生成器２０は、当該画像及び構造情報と特徴を有する第１時刻と第２時刻との間の時刻に対する生成画像３８及び生成構造情報４０を生成して出力する。また、ある第１時刻と他の第２時刻の画像の入力に応じて、画像生成器２０は、当該画像及び構造情報と特徴を有する第１時刻の前又は第２時刻の後の時刻に対する生成画像３８及び生成構造情報４０を生成して出力する。ここで、画像生成器２０へ入力する構造情報は、学習用画像３０から学習用構造情報３２を生成する方法と同様にして画像生成器２０へ入力する画像から生成することができる。
【００６２】
なお、本実施形態では、画像生成器２０と画像識別器２２が組み合わされて用いられるが、画像生成器２０は単体で用いることができる。また、学習済みの画像識別器２２も単体で用いることができる。例えば、画像を学習済みの画像識別器２２に入力することで、当該入力された画像が画像生成器２０によって生成された生成画像であるか実画像であるかを識別させることができる。
【００６３】
以上、本発明に係る実施形態を説明したが、本発明は上記実施形態に限られるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない限りにおいて種々の変更が可能である。
【符号の説明】
【００６４】
１０  処理部、１２  記憶部、１４  入力部、１６  出力部、１８  通信部、２０  画像生成器、２２  画像識別器、２４  画像誤差算出器、２６  構造誤差算出器、３０  学習用画像、３２  学習用構造情報、３４  学習用オプティカルフロー、３６  学習用画像、３８  生成画像、４０  生成構造情報、４２  学習用構造情報、１００  画像生成装置、１０２  情報通信網。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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