静止画像ベースのスタイル転送のために設計されたアプローチは数多くあり、その多くはモバイルアプリケーションという形で誰でも簡単にアクセスできるようになった。また深層学習技術の出現により、ポートレートスタイルの自動転送を通じて、実顔画像から高品質のポートレートをレンダリングできるようになった。 この潮流は動画にも派生し、動画内の動くポートレートにもスタイル転送できるようになった。ここ数年、動画コンテンツは急速にソーシャルメディアの主役となり、ポートレートビデオのスタイル転送のようなビデオ編集に対する需要も増加した。 既存のビデオベースのスタイル転送技術の多くは、静止画像ベースのスタイル転送技術(StyleGANなど)を動画に適応したアプローチを採用しているため、固定のフレームサイズ、顔の位置合わせ、顔以外の詳細の欠落、時間的不整合など、出力結果の品質に制限があり、課題として残っている。 本研究