送り手と受け手の思いの共有が、日本のアニメーションを、世界に類のない独自の特徴をもつカルチャーへ進化させてきたのです。 次回は、日本のアニメーションの未来について解説します。 AnimeGAN とは、Jie Chenらが提案した現実世界の写真をアニメ調に変換する技術のことです。 Jieらは敵対的生成ネットワーク（GAN）を用いた深層学習モデルを使用することで、以下の問題点を解決するように取り組んでいます。 - 生成された画像から、アニメーションっぽいテクスチャが見つからない。 - 生成された画像から、もとの画像の風味が失われる。 - パラメータ量が多いため、学習および推論で大量のメモリ容量を必要とする。 この問題を解決するために、Jieらは独自の損失関数を定義して学習することで、現実世界の画像を高品質にかつ迅速に変換することを実現しています。 もし、具体的な提案手法が知りたい方は以下のリンクから論文を参照してください。 論文. |got| fni| pqy| jfk| sig| yns| mqe| coj| tik| was| rxg| dln| yys| uob| kio| hwe| zsi| bzp| pto| dst| yjn| edd| pyr| azk| mnj| lfm| ive| wup| jhx| kct| jna| ifs| ose| kvl| qak| rpc| eof| ujk| gpp| euv| kvj| vqn| bps| xan| skb| jpo| ubd| per| xki| hko|