国立交通大学の研究チームが開発した「Adversarial Colorization Of Icons Based On Structure And Color Conditions」は、手書きのスケッチをフラットカラーイラストに変換するGAN(Generative Adversarial Network)を用いた手法だ。ユーザーが描いた輪郭画像を入力としてネットワークが受け取り、カラー化されたアイコン画像を出力する。 線画から着色する同様のアイデアは、キャラクターのカラー化にも採用されており、User-Guided Deep Anime Line Art Colorization with Conditional Adversarial Networks [Ci et al. 2018] などで実証されている。 今回提案するGANアーキテクチャは、生成器と識別器を1対1で敵対させる方式で