機械学習による画像などの生成で有名なキーワードである
\nの 2 つについて調べたことを簡単にまとめます。
\nGAN (Generative Adversarial Network: 敵対的生成ネットワーク）はディープラーニングを応用した教師なしアルゴリズムの一種であり、ある画像を「◯◯風に変換」といった処理ができるものです。
\n写真から絵画風の画像を生成する例などは、見たことがある人も多いのではないでしょうか。
\n2014 年に発表された手法であり、ディープラーニングの応用的手法として注目されています。
\n参考
\n\nGAN では「生成ネットワーク」と「識別ネットワーク」という 2 つのネットワークを用意し、
\nといった敵対的な学習をさせます。
\nそして最終的に、本物のような画像データができあがります。
\nGAN には Progressive GAN (PGGAN)、stackGAN、StyleGAN といった様々な手法があるようです。
\n参考
\nGAN のアルゴリズムの一種である StyleGAN・StyleGAN2 には、公式実装と学習済みモデルがあります。
\nこれを利用して遊んでいる記事は非常にたくさん見つかります。
\n参考
\nTensorflow hub という学習済みモデルのリポジトリがあり、Progressive GAN の学習済みモデルがあるようです。
\n\nその他、
\nといった例もあるようです。
\nディープフェイクは、元の画像・動画に登場する人物の顔を他の人物と入れ替えた画像・動画を生成する技術です。
\nディープフェイクの例としては、マーク・ザッカーバーグ氏の動画と、オバマ氏がトランプ氏を罵る動画が非常に有名です。\n(ディープフェイクによって生成された動画であり、その動画の内容はその人物の実際の発言ではありません)
\n参考
\nディープフェイクは GAN を応用することで実現されています。
\n参考
\n\nディープフェイクは、特定の人物が不適切な発言をしているように見せかけたり、ポルノサイトに利用したりといった悪用がなされている技術のため、社会問題とされています。
\n実際に、国内でもディープフェイクを悪用して逮捕された例があります。
\n参考
\nディープフェイク自体は、FaceSwap というソフトウェアを使うことで簡単にできてしまうようです。
\n参考
\nその他、スマホアプリなどで簡単に試すこともできてしますようです。
\n参考: 今話題のディープフェイクとは？進化したAI技術で本物そっくりの顔を生成
\n※ 前述の通りディープフェイクは社会問題になっている技術です。利用には注意してください
\n最後に、ディープフェイクに関して参考になりそうな情報源を置いておきます。
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