(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１態様の対象画像を含む第１本物画像から、前記第１態様の少なくとも一部が変更された第２態様の対象画像を含む第１仮想画像を生成する生成部と、
前記第２態様の対象画像を含む第２本物画像に基づいて、前記第１仮想画像が本物であるか否かを識別する識別部と、
前記識別部によって本物であると識別された前記第１仮想画像及び前記第１本物画像を教師データとして、前記第１本物画像と前記第１仮想画像との相関関係を学習することによって学習モデルを生成する学習部と、
前記学習モデルを用いて、前記第１態様の対象画像を含む第３本物画像から、前記第２態様の対象画像を含む第３仮想画像を出力し、或いは、前記学習モデルを用いて、前記第２態様の対象画像を含む第４本物画像から、前記第１態様の対象画像を含む第４仮想画像を出力する出力部と、を備え、
前記生成部及び前記識別部は、前記識別部の識別結果に基づいて調教される、画像出力装置。
【請求項２】
前記教師データは、クレンジング処理が適用された後に前記学習部に入力される、請求項１に記載の画像出力装置。
【請求項３】
前記第１態様の対象画像は、装飾品を身につけた人物の画像であり、
前記第２態様の対象画像は、装飾品を身につけていない人物の画像である、請求項１又は請求項２に記載の画像出力装置。
【請求項４】
前記第１態様の対象画像は、装飾品を身につけていない人物の画像であり、
前記第２態様の対象画像は、装飾品を身につけた人物の画像である、請求項１又は請求項２に記載の画像出力装置。
【請求項５】
第１態様の対象画像を含む第１本物画像から、前記第１態様の少なくとも一部が変更された第２態様の対象画像を含む第１仮想画像を生成部によって生成するステップと、
前記第２態様の対象画像を含む第２本物画像に基づいて、前記第１仮想画像が本物であるか否かを識別部によって識別するステップと、
前記識別部によって本物であると識別された前記第１仮想画像及び前記第１本物画像を教師データとして、前記第１本物画像と前記第１仮想画像との相関関係を学習することによって学習モデルを生成するステップと、
前記学習モデルを用いて、前記第１態様の対象画像を含む第３本物画像から、前記第２態様の対象画像を含む第３仮想画像を出力し、或いは、前記学習モデルを用いて、前記第２態様の対象画像を含む第４本物画像から、前記第１態様の対象画像を含む第４仮想画像を出力するステップと、を備え、
前記生成部及び前記識別部は、前記識別部の識別結果に基づいて調教される、画像出力方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像出力装置及び画像出力方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、眼鏡を掛けた人物の画像と眼鏡を掛けていない人物の画像との相関関係を学習することによって学習モデルを生成し、生成された学習モデルを用いて、眼鏡を掛けた人物の画像（例えば、第１態様の対象画像を含む本物画像）から眼鏡を掛けていない人物の画像（例えば、第２態様の対象画像を含む仮想画像）を出力する技術が知られている。
【０００３】
さらに、上述した技術では、学習モデルの生成段階において、眼鏡を掛けた人物の画像及び眼鏡を掛けていない人物の画像が同一アングルで撮像される必要があるという課題も知られている。このような課題を解決するために、眼鏡を掛けた人物の画像から眼鏡を検出し、検出された眼鏡を覆うマスクを展開する技術も提案されている（例えば、特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特表２０１９−５２７４１０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、検出された眼鏡を覆うマスクを展開する技術は、極めて複雑な演算が必要とされており、眼鏡のフィッティングに現実に適用することは困難である。
【０００６】
そこで、本発明は、上述した課題を解決するためになされたものであり、学習モデルを用いて、第１態様の対象画像を含む本物画像から、第１態様の少なくとも一部が変更された第２態様の対象画像を含む仮想画像を適切に出力することを可能とする画像出力装置及び画像出力方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
第１の特徴は、画像出力装置であって、第１態様の対象画像を含む第１本物画像から、前記第１態様の少なくとも一部が変更された第２態様の対象画像を含む第１仮想画像を生成する生成部と、前記第２態様の対象画像を含む第２本物画像に基づいて、前記第１仮想画像が本物であるか否かを識別する識別部と、前記識別部によって本物であると識別された前記第１仮想画像及び前記第１本物画像を教師データとして、前記第１本物画像と前記第１仮想画像との相関関係を学習することによって学習モデルを生成する学習部と、前記学習モデルを用いて、前記第１態様の対象画像を含む第３本物画像から、前記第２態様の対象画像を含む第３仮想画像を出力し、或いは、前記学習モデルを用いて、前記第２態様の対象画像を含む第４本物画像から、前記第１態様の対象画像を含む第４仮想画像を出力する出力部と、を備え、前記生成部及び前記識別部は、前記識別部の識別結果に基づいて調教される、ことを要旨とする。
【０００８】
第２の特徴は、第１の特徴において、前記教師データは、クレンジング処理が適用された後に前記学習部に入力される、ことを要旨とする。
【０００９】
第３の特徴は、第１の特徴又は第２の特徴において、前記第１態様の対象画像は、装飾品を身につけた人物の画像であり、前記第２態様の対象画像は、装飾品を身につけていない人物の画像である、ことを要旨とする。
【００１０】
第４の特徴は、第１の特徴又は第２の特徴において、前記第１態様の対象画像は、装飾品を身につけていない人物の画像であり、前記第２態様の対象画像は、装飾品を身につけた人物の画像である、ことを要旨とする。
【００１１】
第５の特徴は、画像出力方法であって、第１態様の対象画像を含む第１本物画像から、前記第１態様の少なくとも一部が変更された第２態様の対象画像を含む第１仮想画像を生成部によって生成するステップと、前記第２態様の対象画像を含む第２本物画像に基づいて、前記第１仮想画像が本物であるか否かを識別部によって識別するステップと、前記識別部によって本物であると識別された前記第１仮想画像及び前記第１本物画像を教師データとして、前記第１本物画像と前記第１仮想画像との相関関係を学習することによって学習モデルを生成するステップと、前記学習モデルを用いて、前記第１態様の対象画像を含む第３本物画像から、前記第２態様の対象画像を含む第３仮想画像を出力し、或いは、前記学習モデルを用いて、前記第２態様の対象画像を含む第４本物画像から、前記第１態様の対象画像を含む第４仮想画像を出力するステップと、を備え、前記生成部及び前記識別部は、前記識別部の識別結果に基づいて調教される、ことを要旨とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、学習モデルを用いて、第１態様の対象画像を含む本物画像から、第１態様の少なくとも一部が変更された第２態様の対象画像を含む仮想画像を適切に出力することを可能とする画像出力装置及び画像出力方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】図１は、実施形態に係る画像出力装置１００を示す図である。
【図２】図２は、実施形態に係る適用例を示す図である。
【図３】図３は、実施形態に係る適用例を示す図である。
【図４】図４は、実施形態に係る適用例を示す図である。
【図５】図５は、実施形態に係る画像出力方法を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下において、実施形態について図面を参照しながら説明する。なお、以下の図面の記載において、同一又は類似の部分には、同一又は類似の符号を付している。但し、図面は模式的なものである。
【００１５】
［実施形態］
（画像出力装置）
以下において、実施形態に係る画像出力装置について説明する。図１は、実施形態に係る画像出力装置１００を示す図である。
【００１６】
図１に示すように、画像出力装置１００は、教師データ生成部１１０と、学習部１２０と、出力部１３０と、を有する。
【００１７】
教師データ生成部１１０は、学習部１２０に入力する教師データを出力する。教師データは、第１態様の対象画像を含む本物画像（以下、第１本物画像）と、第１態様の少なくとも一部が変更された第２態様の対象画像を含む仮想画像（以下、第１仮想画像）と、を含む。言い換えると、教師データは、第１本物画像と第１仮想画像とのペアを含む。
【００１８】
実施形態では、「本物画像」という用語は、実物を撮像した画像を意味するようとして用いる。「仮想画像」という用語は、「本物画像」ではない画像を意味する用語として用いる。従って、「仮想画像」は、「生成画像」と読み替えてもよく、「偽物画像」と読み替えてもよい。
【００１９】
ここで、対象画像は、人物の画像であってもよい。第１態様の対象画像は、装飾品を身につけた人物の画像であり、第２態様の対象画像は、装飾品を身につけていない人物の画像であってもよい。逆に、第１態様の対象画像は、装飾品を身につけていない人物の画像であり、第２態様の対象画像は、装飾品を身につけた人物の画像であってもよい。装飾品は、眼鏡、アクセサリ、衣服、服飾品、カツラなどの中から選択された１以上の装飾品を含んでもよい。
【００２０】
このような前提下において、教師データ生成部１１０は、生成部１１１と、識別部１１２と、を有する。教師データ生成部１１０は、GAN（Generative Adversarial Network）を用いて第１仮想画像を生成する。GANは、DC（Deep Convolutional） GANを含んでもよい。生成部１１１は、GANにおけるGeneratorと読み替えてもよく、識別部１１２は、GANにおけるDiscriminatorと読み替えてもよい。生成部１１１及び識別部１１２は、識別部１１２の識別結果に基づいて調教される。なお、”調教”は、”学習”と読み替えてもよい。
【００２１】
生成部１１１は、第１本物画像から第１仮想画像を生成する。具体的には、生成部１１１は、第１本物画像を所定生成モデルに入力し、第１仮想画像を所定生成モデルから出力する。所定生成モデルとしては、GANにおけるGeneratorで用いる既知の生成モデルを用いることができる。但し、所定生成モデルに入力される潜在変数として第１本物画像を用いる点で既知の生成モデルと異なってもよい。
【００２２】
識別部１１２は、第２態様の対象画像を含む第２本物画像に基づいて、生成部１１１によって生成された第１仮想画像が本物であるか否かを識別する。具体的には、識別部１１２は、第２本物画像及び第１仮想画像を所定識別モデルに入力し、所定識別モデルの出力を比較することによって、第１仮想画像が本物であるか否かを識別する。所定識別モデルとしては、GANにおけるDiscriminatorで用いる既知の識別モデルを用いることができる。第２本物画像に関する人物は、第１仮想画像に関する人物と異なっていてもよい。
【００２３】
ここで、生成部１１１は、所定識別モデルを固定した状態で、識別部１１２によって第１仮想画像が本物であると判定されたか（すなわち、識別結果）に基づいて調教される。生成部１１１の調教は、所定生成モデルの調教と同義である。識別結果は、GANにおける誤差逆伝搬であると考えてもよい。
【００２４】
識別部１１２は、所定生成モデルを固定した状態で、識別部１１２の識別結果が正しいか否か（すなわち、識別結果）に基づいて調教される。識別部１１２の調教において第１仮想画像が本物ではないことは識別部１１２にとって既知である。識別部１１２の調教は、所定識別モデルの調教と同義である。識別結果は、GANにおける誤差逆伝搬であると考えてもよい。
【００２５】
生成部１１１の調教及び識別部１１２の調教は交互に実行されてもよい。特に限定されるものではないが、生成部１１１及び識別部１１２を調教する回数（エポック数）は、所定生成モデル及び所定識別モデルの過学習が生じない程度の回数であってもよい。生成部１１１及び識別部１１２を調教する回数は、第１仮想画像の精度をオペレータが確認することによって特定されてもよい。
【００２６】
上述した教師データは、調教済みの識別部１１２によって本物であると識別された第１仮想画像と、当該第１仮想画像と対応する第１本物画像（調教済みの生成部１１１に入力される第１本物画像）と、を含む。言い換えると、教師データに含まれる第１仮想画像は、調教済みの生成部１１１によって生成された第１仮想画像の中から、調教済みの識別部１１２によって本物であると識別された第１仮想画像である。
【００２７】
教師データは、クレンジング処理が適用された後に学習部１２０に入力されてもよい。クレンジング処理は、オペレータによって不適切な教師データを除外する処理であってもよい。クレンジング処理が自動化可能であれば、教師データ生成部１１０が自動的にクレンジング処理を実行してもよい。
【００２８】
学習部１２０は、教師データ生成部１１０から入力される教師データに基づいて学習モデルを生成する。すなわち、学習部１２０は、識別部１１２によって本物であると識別された第１仮想画像及び第１本物画像を教師データとして、第１本物画像と第１仮想画像との相関関係を学習することによって学習モデルを生成する。第１本物画像と第１仮想画像との相関関係を学習した後の学習モデルは、学習済みモデルと称されてもよい。特に限定されるものではないが、学習モデルは、画像処理に適したモデルであってもよい。例えば、学習モデルは、CNN（Convolution Neural Network）を含んでもよい。
【００２９】
出力部１３０は、学習モデル（学習済みモデル）を用いて、第１態様の対象画像を含む第３本物画像から、第２態様の対象画像を含む第３仮想画像を出力する。或いは、出力部１３０は、学習モデル（学習済みモデル）を用いて、第２態様の対象画像を含む第４本物画像から、第１態様の対象画像を含む第４仮想画像を出力する。
【００３０】
ここで、第３仮想画像に関する人物は、第３本物画像に関する人物と同じである。同様に、第４仮想画像に関する人物は、第４本物画像に関する人物と同じである。一方で、第３本物画像及び第３仮想画像に関する人物は、第１本物画像及び第１仮想画像に関する人物と異なってもよく、第２本物画像に関する人物と異なってもよい。同様に、第４本物画像及び第４仮想画像に関する人物は、第１本物画像及び第１仮想画像に関する人物と異なってもよく、第２本物画像に関する人物と異なってもよい。
【００３１】
（適用例）
以下において、上述した画像出力装置１００の適用例について説明する。図２〜図４は、実施形態に係る画像出力装置１００の適用例を示す図である。
【００３２】
適用例では説明の明確化のために、第１態様の対象画像が眼鏡を掛けた人物の画像であり、第２態様の対象画像が眼鏡を掛けていない人物の画像であるケースについて主として説明する。
【００３３】
第１に、教師データ生成フェーズについて、図２を参照しながら説明する。
【００３４】
図２に示すように、生成部１１１は、眼鏡を掛けた人物の画像を含む第１本物画像に基づいて、眼鏡を掛けていない人物の画像を含む第１仮想画像を生成する。識別部１１２は、眼鏡を掛けていない人物の画像を含む第２本物画像に基づいて、生成部１１１によって生成された第１仮想画像が本物であるか否かを識別する。
【００３５】
ここで、生成部１１１は、GANにおけるGeneratorを構成し、識別部１１２は、GANにおけるDiscriminatorを構成する。生成部１１１及び識別部１１２は、識別部１１２の識別結果に基づいて調教される（誤差逆伝搬）。
【００３６】
以下においては、生成部１１１及び識別部１１２の調教が完了したものとして説明を続ける。このような前提下において、教師データ生成部１１０は、識別部１１２によって本物であると識別された第１仮想画像及び第１本物画像を教師データとして出力する。具体的には、教師データは、調教済みの識別部１１２によって本物であると識別された第１仮想画像と、第１仮想画像と対応する第１本物画像（調教済みの生成部１１１に入力される第１本物画像）と、を含む。
【００３７】
ここで、第１本物画像及び第１仮想画像は同一人物に関する画像である。すなわち、教師データ生成部１１０は、同一人物に関する画像のペアを教師データとして出力する。教師データ生成部１１０が２以上の人物に関する画像のペアを教師データとして出力してもよいことは勿論である。
【００３８】
第２に、学習フェーズについて、図３を参照しながら説明する。
【００３９】
図３に示すように、眼鏡を掛けた人物の画像を含む第１本物画像から、眼鏡を掛けていない人物の画像を含む第１仮想画像を生成するニューラルネットワーク（学習モデル）の学習が実行される。言い換えると、学習部１２０は、第１本物画像及び第１仮想画像のペア（教師データ）に基づいて、第１本物画像と第１仮想画像との相関関係を学習する。特に限定されるものではないが、ニューラルネットワークの学習は、ニューラルネットワークを構成するニューロン間の重み係数を調整する処理を含んでもよい。
【００４０】
以下においては、ニューラルネットワークの学習が完了したものとして説明を続ける。言い換えると、学習部１２０は、ニューラルネットワーク（学習モデル）の学習を完了する。
【００４１】
上述したように、教師データは、クレンジング処理が適用された後に学習部１２０に入力されてもよい。クレンジング処理は、オペレータによって不適切な教師データを除外する処理であってもよい。クレンジング処理が自動化可能であれば、教師データ生成部１１０が自動的にクレンジング処理を実行してもよい。
【００４２】
第３に、推論フェーズについて、図４を参照しがら説明する。
【００４３】
図４に示すように、学習済みニューラルネットワーク（学習済みモデル）は、眼鏡を掛けた人物の画像を含む第３本物画像から、眼鏡を掛けた人物の画像を含む第３仮想画像を生成する。言い換えると、出力部１３０は、学習済みニューラルネットワーク（学習済みモデル）を用いて、第３本物画像から第３仮想画像を出力する。
【００４４】
（画像出力方法）
以下において、実施形態に係る画像出力方法について説明する。図５は、実施形態に係る画像出力方法を示す図である。
【００４５】
図１に示すように、ステップS11において、画像出力装置１００は、第１態様の対象画像を含む第１本物画像から、第２態様の対象画像を含む第１仮想画像を生成する。
【００４６】
ステップS12において、画像出力装置１００は、第２態様の対象画像を含む第２本物画像に基づいて、ステップS11で生成された第１仮想画像が本物であるか否かを識別する。
【００４７】
ステップS13において、画像出力装置１００は、生成部１１１（所定生成モデル）及び識別部１１２（所定識別モデル）の調教が完了したか否かを判定する。画像出力装置１００は、調教の回数（エポック数）が所定閾値に達した場合に、調教が完了したと判定してもよい。調教の完了はオペレータによって判定されてもよい。
【００４８】
ステップS14において、クレンジング処理が実行される。クレンジング処理は、不適切な教師データを除外する処理である。教師データは、調教済みの識別部１１２によって本物であると識別された第１仮想画像と、第１仮想画像と対応する第１本物画像（調教済みの生成部１１１に入力される第１本物画像）と、を含む。
【００４９】
ステップS15において、画像出力装置１００は、教師データ（第１本物画像及び第１仮想画像）に基づいて、第１本物画像と第１仮想画像との相関関係を学習することによって学習モデルを生成する。
【００５０】
ステップS16において、画像出力装置１００は、学習モデル（学習済みモデル）を用いて、第１態様の対象画像を含む第３本物画像から、第２態様の対象画像を含む第３仮想画像を出力する。或いは、画像出力装置１００は、学習モデル（学習済みモデル）を用いて、第２態様の対象画像を含む第４本物画像から、第１態様の対象画像を含む第４仮想画像を出力する。
【００５１】
図５では、クレンジング処理が実行されるケースが例示されているが、クレンジング処理は省略されてもよい。
【００５２】
（作用及び効果）
実施形態では、画像出力装置１００は、第１本物画像及び第１仮想画像を教師データとして、第１本物画像と第１仮想画像との相関関係を学習することによって学習モデルを生成する。画像出力装置１００は、学習モデルを用いて、第３本物画像（又は第４本物画像）から第３仮想画像（又は第４仮想画像）を出力する。このような前提下において、教師データは、調教済みの識別部１１２によって本物であると識別された第１仮想画像と、当該第１仮想画像と対応する第１本物画像（調教済みの生成部１１１に入力される第１本物画像）と、を含む。言い換えると、教師データがGANを用いて生成される。
【００５３】
このような構成によれば、GANを用いて生成された教師データを用いて学習モデルが生成されるため、第１態様の少なくとも一部が変更された第２態様の対象画像を含む“本物”画像を用いることなく、学習モデルを適切に生成することができる。第２態様の対象画像を含む“本物”画像を用いないため、第１態様の対象画像及び第２態様の対象画像が同一アングルで撮像される必要がない。さらに、第２態様の対象画像を含む“本物”画像が含み得るノイズ（例えば、影）などの影響を抑制することができる。上述したように、学習モデルを適切に生成することができるため、画像出力装置１００は、第１態様の対象画像を含む本物画像（第３本物画像又は第４本物画像）から第２態様の対象画像を含む仮想画像（第３仮想画像又は第４仮想画像）を適切に出力することができる。
【００５４】
実施形態では、画像出力装置１００は、生成部１１１（所定生成モデル）に入力される潜在変数として第１本物画像を用いる。従って、第１仮想画像の生成精度が向上する。ひいては、調教回数（エポック数）を抑制することができる。
【００５５】
［変更例１］
以下において、実施形態の変更例１について説明する。以下においては、実施形態に対する相違点について主として説明する。
【００５６】
変更例１では、第１態様の対象画像及び第２態様の対象画像のバリエーションについて説明する。
【００５７】
上述したように、第１態様の対象画像は、装飾品を身につけた人物の画像であり、第２態様の対象画像は、装飾品を身につけていない人物の画像であってもよい。逆に、第１態様の対象画像は、装飾品を身につけていない人物の画像であり、第２態様の対象画像は、装飾品を身につけた人物の画像であってもよい。装飾品は、眼鏡、アクセサリ、衣服、服飾品、カツラなどの中から選択された１以上の装飾品を含んでもよい。
【００５８】
しかしながら、第１態様の対象画像及び第２態様の対象画像は、これに限定されるものではない。第１態様の対象画像及び第２態様の対象画像は、以下に示すバリエーションを含んでもよい。
【００５９】
例えば、第１態様の対象画像は、メイク前の人物の画像であり、第２態様の対象画像は、メイク後の人物の画像であってもよい。逆に、第１態様の対象画像は、メイク後の人物の画像であり、第２態様の対象画像は、メイク前の人物の画像であってもよい。
【００６０】
例えば、第１態様の対象画像は、整形前の人物の画像であり、第２態様の対象画像は、整形後の人物の画像であってもよい。逆に、第１態様の対象画像は、整形後の人物の画像であり、第２態様の対象画像は、整形前の人物の画像であってもよい。整形は、美容整形を含んでもよい。
【００６１】
例えば、第１態様の対象画像は、変更前の髪型（例えば、長髪）を有する人物の画像であり、第２態様の対象画像は、変更後の髪型（例えば、短髪）を有する人物の画像であってもよい。逆に、第１態様の対象画像は、変更後の髪型（例えば、短髪）を有する人物の画像であり、第２態様の対象画像は、変更前の髪型（例えば、長髪）を有する人物の画像であってもよい。
【００６２】
例えば、第１態様の対象画像は、ダイエット前の人物の画像であり、第２態様の対象画像は、ダイエット後の人物の画像であってもよい。逆に、第１態様の対象画像は、ダイエット後の人物の画像であり、第２態様の対象画像は、ダイエット後の人物の画像であってもよい。
【００６３】
例えば、第１態様の対象画像は、現在の人物の画像であり、第２態様の対象画像は、将来の人物の画像であってもよい。逆に、第１態様の対象画像は、将来の人物の画像であり、第２態様の対象画像は、現在の人物の画像であってもよい。或いは、第１態様の対象画像は、現在の人物の画像であり、第２態様の対象画像は、過去の人物の画像であってもよい。逆に、第１態様の対象画像は、過去の人物の画像であり、第２態様の対象画像は、現在の人物の画像であってもよい。或いは、第１態様の対象画像は、過去の人物の画像であり、第２態様の対象画像は、将来の人物の画像であってもよい。逆に、第１態様の対象画像は、将来の人物の画像であり、第２態様の対象画像は、過去の人物の画像であってもよい。
【００６４】
上述したように、対象画像は、人物の画像であってもよい。しかしながら、対象画像はこれに限定されるものではない。対象画像は、車両などの物品の画像であってもよい。このようなケースにおいて、第１態様の対象画像は、傷を有する物品の画像であり、第２態様の対象画像は、傷をリペアした後の物品の画像であってもよい。逆に、第１態様の対象画像は、傷をリペアした後の物品の画像であり、第２態様の対象画像は、傷を有する物品の画像であってもよい。
【００６５】
或いは、対象画像は、風景画像などであってもよい。このようなケースにおいて、第１態様の対象画像は、第１季節の風景画像であり、第２態様の対象画像は、第１季節とは異なる第２季節の風景画像であってもよい。
【００６６】
或いは、対象画像は、実際の人物の画像及び人工の人物の画像を含んでもよい。このようなケースにおいて、第１態様の対象画像は、実際の人物の画像であり、第２態様の対象画像は、人工の人物の画像であってもよい。逆に、第１態様の対象画像は、人工の人物の画像であり、第２態様の対象画像は、実際の人物の画像であってもよい。人工の人物の画像は、人物のイラスト、CG（Computer Graphics）、アバターなどの画像であってもよい。
【００６７】
或いは、対象画像は、検品対象の物品の画像であってもよい。このようなケースにおいて、第１態様の対象画像は、正常な物品の画像であり、第２態様の対象画像は、異常な物品の画像であってもよい。逆に、第１態様の対象画像は、異常な物品の画像であり、第２態様の対象画像は、正常な物品の画像であってもよい。
【００６８】
或いは、対象画像の種類を問わなくてもよい。このようなケースにおいて、第１態様の対象画像は、第１解像度の画像であり、第２態様の対象画像は、第１解像度とは異なる第２解像度の画像であってもよい。
【００６９】
［その他の実施形態］
本発明は上述した実施形態によって説明したが、この開示の一部をなす論述及び図面は、この発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。
【００７０】
上述した開示では特に触れていないが、画像出力装置１００は、第１本物画像の入力インタフェースを有していてもよい。画像出力装置１００は、第２本物画像の入力インタフェースを有していてもよい。入力インタフェースは、撮像装置を含んでもよく、インターネットなどのネットワークと通信を行う通信モジュールを含んでもよい。
【００７１】
上述した開示では特に触れていないが、第１仮想画像は、第１本物画像に含まれる背景画像を含まなくてもよい。背景画像は、対象画像以外の部分である。従って、第３仮想画像（又は第４仮想画像）も背景画像を含まなくてもよい。
【００７２】
上述した開示では、画像出力装置１００の各機能が１つの装置に設けられるケースについて例示した。しかしながら、上述した開示はこれに限定されるものではない。画像出力装置１００の各機能は、２以上の装置に設けられてもよく、画像出力装置１００の機能の一部は、クラウドサービスによって提供されてもよい。このようなケースにおいては、画像出力装置を画像出力システムと読み替えてもよい。
【００７３】
上述した開示では特に触れていないが、画像出力装置１００が行う各処理をコンピュータに実行させるプログラムが提供されてもよい。また、プログラムは、コンピュータ読取り可能媒体に記録されていてもよい。コンピュータ読取り可能媒体を用いれば、コンピュータにプログラムをインストールすることが可能である。ここで、プログラムが記録されたコンピュータ読取り可能媒体は、非一過性の記録媒体であってもよい。非一過性の記録媒体は、特に限定されるものではないが、例えば、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭ等の記録媒体であってもよい。
【００７４】
或いは、画像出力装置１００が行う各処理を実行するためのプログラムを記憶するメモリ及びメモリに記憶されたプログラムを実行するプロセッサによって構成されるチップが提供されてもよい。
【符号の説明】
【００７５】
１００…画像出力装置、１１０…教師データ生成部、１１１…生成部、１１２…識別部、１２０…学習部、１３０…出力部
【要約】
【課題】  学習モデルを用いて、第１態様の対象画像を含む本物画像から第２態様の対象画像を含む仮想画像を適切に出力することを可能とする画像出力装置及び画像出力方法を提供する。
【解決手段】  画像出力装置は、第１態様の対象画像を含む第１本物画像から、第２態様の対象画像を含む第１仮想画像を生成する生成部と、前記第２態様の対象画像を含む第２本物画像に基づいて、前記第１仮想画像が本物であるか否かを識別する識別部と、前記識別部によって本物であると識別された前記第１仮想画像及び前記第１本物画像を教師データとして学習モデルを生成する学習部と、前記学習モデルを用いて、前記第１態様（又は前記第２態様）の対象画像を含む第３本物画像（又は第４本物画像）から、前記第２態様（又は第１態様）の対象画像を含む第３仮想画像（又は第４仮想画像）を出力する出力部と、を備える。
【選択図】  図１【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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