研究2:PGGANを用いたAIによる画像生成の体験
(DCGANの限界サイズ(64✕64ピクセル)を超えた風景画の学習結果を出力)
・背景と目的
・アプローチ手法
・原理
・可視化方法
・可視化結果
・考察
【目的と背景】
研究1で触れたAIによる風景画の描写について、PGGANという、より出力画像サイズの大きいメソッドを用いた場合の出力画像結果の「風景画らしさ」を体験する、というのが本研究の目的となります。つまり、研究1と研究2は厳密には研究ではなく、既存技術に触れることを目的としています。
研究1での目的で触れた、【「人間にしか出来ないことってなんだろう？」と考えることが多くなり、多くの時間を割いて導き出した結論は、【『創造性』こそが人類のアイデンティティである】ということ】の実証も研究2での目的として意識しております。具体的には、学習を踏まえて出力された風景画には『創造性』はなく、【あくまで風景画の特徴を捉えた模造品】であることを実証したい、というのが裏の目的としてあります。
下記にDCGANを用いた64×64ピクセルの出力画像の内、風景画に近いと思われる画像を示します。
図1 DCGANでのAIによる風景画の出力
上図のように、なんとなく風景画としての特徴を抑えているようにも見えますが、解像度が低く、判断ができない状態です。よって、PGGANで256×256ピクセルの画像を出力させ、AIは風景画を描けるのかを検証していきます。なお、学習データは画像サイズの異なる同じデータセットを用います。これは、学習データの差分により、AIの風景画描画の適正度の判定に影響を与えないようにするためです。