「馬がシマウマに」「夏の写真が冬に」 “ペア画像なし”で機械学習するアルゴリズム「CycleGAN」がGitHubに公開

米バークレーAIリサーチラボラトリーと米カリフォルニア大学バークレー校の研究者は、写真から絵画を生成したり、ウマの写真をシマウマに変換したりできるソフトウェア「CycleGAN」をGitHubに公開した。 開発したのは、線画からリアルなネコの画像を生成するWebサービス「edges2cats」（関連記事）の核となるアルゴリズム「pix2pix」を作ったチーム。 画像を変換する機械学習の場合、多くは入力画像とそれに対応するお手本の出力画像のペアを集めたデータセットをトレーニングのために用意することになる。しかし、良い学習結果を出すには10万～100万程度のデータセットが必要になることも少なくなく、機械学習に取り組む上での難関はそのように多くの画像ペアを集めることでもある。 CycleGANではこの問題を解決するべく、入力-出力ペアのデータセットなしで画像変換を学習することに取り組んだ。例えば

[gayou]

もう何が何やら。

[thnn]

うまく変換できているではないか。