飯塚里志 — ディープネットワークによる画像補完（SIGGRAPH 2017）

概要： 本研究では，畳み込みニューラルネットワークを用いて，シーンの大域的かつ局所的な整合性を考慮した画像補完を行う手法を提案する．提案する補完ネットワークは全層が畳み込み層で構成され，任意のサイズの画像における自由な形状の「穴」を補完できる．この補完ネットワークに，シーンの整合性を考慮した画像補完を学習させるため，本物の画像と補完された画像を識別するための大域識別ネットワークと局所識別ネットワークを構築する．大域識別ネットワークは画像全体が自然な画像になっているかを評価し，局所識別ネットワークは補完領域周辺のより詳細な整合性によって画像を評価する．この2つの識別ネットワーク両方を「だます」ように補完ネットワークを学習させることで，シーン全体で整合性が取れており，かつ局所的にも自然な補完画像を出力することができる．提案手法により，様々なシーンにおいて自然な画像補完が可能となり，さらに従来の

[kei_1010]

すばらしい技術なのに、おまえらが思い付くのはけしからん応用方法ばかりなんだろ。実にけしからん。

[htnmiki]

東京03じゃなかった

[imatubu]

水玉コラ

[stealthinu]

うっわ。今まで見たGANの中で一番自然に画像生成されてると思う。DiscriminatorをGlobalとLocalにわけたのが効果的だったのか。「関連手法との比較」が圧倒的。ところで日本はCelebAに代わるAnimeAデータセットを作るべき。

[su_zu_ki_1010]

サンプルの顔のモザイクもこれで…なんでもない。

[T-norf]

なんか間違えて試行画像が学習データにまじってしまったかと思うぐらい圧倒的。Photoshopの最新版にも似た機能あるの宣伝でみたけど、比較がみてみたいな

[betelgeuse]

白抜きや謎の光や海苔付着部分に対してどうなるのか技術

[ledsun]

欠損画像の自動補完は2009年からチャレンジされてたのか

[napsucks]

見た目がそれなりに復元されてれば良くて復元内容の真偽は問われない使い方というともうエロ方面の応用しか考えられない

[akiramaz]

関連手法との比較、圧倒的だ。

[yosuke_furukawa]

すげ

[bouzuya]

水玉コラを食わせるとどうなるのだろう……

[pochi-mk]

どうしてこんなすごいことができるのか、さっぱりわからない...

[june29]

すごすぎる…！

[Yutarai]

けしからんw

[mojimojikun]

なにこれすごい

[thyself2005]

いずれ画像から実像に対しても適用されそうな技術ではあるが、トップのブコメに思わずにやっとした。

[nisatta]

「ナチュン」では欠損部分に神がいるという話であったが

[hariopip]

水着やモザイクの除去といった自作自演的な使い方から離れることができない。煩悩の深さと潔さを自覚する

[lbtmplz]

いいこと考えた！

[nikutaiha]

画像補完

[Makots]

すごっ

[ming_mina]

画像欠損復元か…

[lenore]

面白い

[good2nd]

アタック25なら常にパーフェクトだな

[Gonzoo]

すごい…

[iga_k]

すごい

[tuki0918]

論文 (近日公開) ソースコード (近日公開)

[rxh]

凄い！

[momonga_dash]

すごーい。デモンストレーションが面白い

[inago-boy]

この技術すごすぎて怖い。。。周辺の画像をヒントに欠落した部分を補完する。しかも自然！

[lets_skeptic]

とりあえず、欠損前画像との比較も並べるべきだと思う。（動画では出てる）

[hihi01]

すごいとしかいいようがない。

[himakao]

水着を消して復元したい

[NOV1975]

結果しか見れないからすごいように見えるが今のところ保留

[kintoki3]

素晴らしいテクノロジー

[solidstatesociety]

夢のモザイク除去装置に