この研究は、ユーザーが顔画像を編集する際に考えたときの脳反応を脳波で記録し、GAN(Generative Adversarial Network)を用いて潜在空間内の意味特徴を学習し、新しい画像の意味特徴を編集する。 実験は30人の参加者を対象に行われた。参加者には脳の電気信号を取得するEEG電極キャップを装着してもらい、200枚の顔画像を見てもらった。また「女性の顔にする」「年配の人にする」「金髪にする」「笑顔にする」などの一連のタスクを与えた。 参加者の脳活動をもとにコンピュータは与えられた嗜好をマッピングし、それに応じて画像を編集する。つまり、「年上の人にする」という課題であれば、コンピュータは若い人の肖像画を修正し、年上に見えるようにする。「金髪にする」を指定すると、全ての画像がその色になる。 実験結果は良好で、注目すべきはコンピュータが顔認識に関する知識を事前に持っておらず、性別
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