JP6865705B2 - 画像生成装置、画像生成方法および画像生成プログラム - Google Patents
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Description
以下の実施の形態では、第1の実施形態に係る画像生成装置10の構成、画像生成装置10の処理の流れを順に説明し、最後に第1の実施形態による効果を説明する。
図1は、第1の実施形態に係る画像生成装置の構成例を示すブロック図である。図1を用いて、画像生成装置10の構成を説明する。図1に示すように、画像生成装置10は、ユーザ端末20とネットワーク30を介して接続されている。
次に、図7および図8を用いて、第1の実施形態に係る画像生成装置10による処理手順の例を説明する。図7は、第1の実施形態に係る画像生成装置における学習処理の流れの一例を示すフローチャートである。図8は、第1の実施形態に係る画像生成装置における画像生成処理の流れの一例を示すフローチャートである。
第1の実施形態に係る画像生成装置10は、ユーザによって入力された食材に関する情報と、ランダムに生成された乱数データとを取得し、取得した食材に関する情報および乱数データを入力として、料理画像を生成するための学習済みモデルを用いて、料理画像を生成する。このため、バリエーション豊かな料理の一助となる創意工夫の余地がある料理画像を簡易に提供することが可能である。
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、CPUおよび当該CPUにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
また、上記実施形態において説明した画像生成装置が実行する処理をコンピュータが実行可能な言語で記述したプログラムを作成することもできる。例えば、実施形態に係る画像生成装置10が実行する処理をコンピュータが実行可能な言語で記述した画像生成プログラムを作成することもできる。この場合、コンピュータが画像生成プログラムを実行することにより、上記実施形態と同様の効果を得ることができる。さらに、かかる画像生成プログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録された画像生成プログラムをコンピュータに読み込ませて実行することにより上記実施形態と同様の処理を実現してもよい。
11 通信処理部
12 制御部
12a 生成部
12b 識別部
12c 学習部
12d 取得部
12e 学習済み生成部
13 記憶部
13a 料理データ記憶部
20 ユーザ端末
30 ネットワーク
Claims (4)
- 本物の料理の画像である第一の料理画像と、該本物の料理に使用された第一の食材に関する情報とを対応付けて記憶する記憶部と、
前記記憶部に記憶された前記第一の食材に関する情報とランダムに生成された乱数ベクトルとを入力として、偽物の料理の画像である第二の料理画像を生成する第一のモデルを用いて、前記第二の料理画像を生成する生成部と、
前記生成部によって生成された前記第二の料理画像と前記記憶部に記憶された前記第一の料理画像と前記第一の食材に関する情報とを訓練データとして、入力された画像の本物度合いを識別する第二のモデルを用いて、前記生成部によって生成された前記第二の料理画像の本物度合いを識別する識別部と、
前記識別部に本物と判別される前記第二の料理画像を生成できるように前記第一のモデルを最適化し、前記第二の料理画像の識別精度が向上できるように前記第二のモデルを最適化する学習部と、
ユーザによって入力された第二の食材に関する情報と、前記乱数ベクトルとを取得する取得部と、
前記取得部によって取得された前記第二の食材に関する情報および前記乱数ベクトルを入力として、前記学習部によって最適化された第一のモデルを学習済みモデルとして用いて、前記第二の料理画像を生成する学習済み生成部と
を有することを特徴とする画像生成装置。 - 前記生成部は、前記記憶部に記憶された前記第一の食材に関する情報として食材名に対して、Word−embeddingを行ってベクトルに変換し、該ベクトルを正規分布に基づく潜在変数として表現することにより次元圧縮を行い、次元圧縮されたベクトルと乱数ベクトルとを結合し、結合したベクトルを入力として、前記第一のモデルを用いて、前記第二の料理画像を生成することを特徴とする請求項1に記載の画像生成装置。
- 画像生成装置によって実行される画像生成方法であって、
前記画像生成装置は、本物の料理の画像である第一の料理画像と、該本物の料理に使用された第一の食材に関する情報とを対応付けて記憶する記憶部を有し、
前記記憶部に記憶された前記第一の食材に関する情報とランダムに生成された乱数ベクトルとを入力として、偽物の料理の画像である第二の料理画像を生成する第一のモデルを用いて、前記第二の料理画像を生成する生成工程と、
前記生成工程によって生成された前記第二の料理画像と前記記憶部に記憶された前記第一の料理画像と前記第一の食材に関する情報とを訓練データとして、入力された画像の本物度合いを識別する第二のモデルを用いて、前記生成工程によって生成された前記第二の料理画像の本物度合いを識別する識別工程と、
前記識別工程において本物と判別される前記第二の料理画像を生成できるように前記第一のモデルを最適化し、前記第二の料理画像の識別精度が向上できるように前記第二のモデルを最適化する学習工程と、
ユーザによって入力された第二の食材に関する情報と、前記乱数ベクトルとを取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された前記第二の食材に関する情報および前記乱数ベクトルを入力として、前記学習工程によって最適化された第一のモデルを学習済みモデルとして用いて、前記第二の料理画像を生成する学習済み生成工程と
を含んだことを特徴とする画像生成方法。 - 本物の料理の画像である第一の料理画像と、該本物の料理に使用された第一の食材に関する情報とを対応付けて記憶する記憶部に記憶された前記第一の食材に関する情報とランダムに生成された乱数ベクトルとを入力として、偽物の料理の画像である第二の料理画像を生成する第一のモデルを用いて、前記第二の料理画像を生成する生成ステップと、
前記生成ステップによって生成された前記第二の料理画像と前記記憶部に記憶された前記第一の料理画像と前記第一の食材に関する情報とを訓練データとして、入力された画像の本物度合いを識別する第二のモデルを用いて、前記生成ステップによって生成された前記第二の料理画像の本物度合いを識別する識別ステップと、
前記識別ステップにおいて本物と判別される前記第二の料理画像を生成できるように前記第一のモデルを最適化し、前記第二の料理画像の識別精度が向上できるように前記第二のモデルを最適化する学習ステップと、
ユーザによって入力された第二の食材に関する情報と、前記乱数ベクトルとを取得する取得ステップと、
前記取得ステップによって取得された前記第二の食材に関する情報および前記乱数ベクトルを入力として、前記学習ステップによって最適化された第一のモデルを学習済みモデルとして用いて、前記第二の料理画像を生成する学習済み生成ステップと
をコンピュータに実行させることを特徴とする画像生成プログラム。
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