適用製品
画像変換用ネットワーク学習装置およびそのプログラム
目的
３Ｄモデルから生成したＣＧ画像を精度よく疑似の実写画像に変換するためのニューラルネットワークを学習する画像変換用ネットワーク学習装置およびそのプログラムを提供する。
効果
ＣＧ画像を、写実性を向上させた疑似の実写画像に精度よく変換することができる。
変換した写実的な画像を、テレビ番組、ゲーム、ＶＲ（仮想現実）／ＡＲ（拡張現実）等に幅広く利用することが可能になる。
技術概要
画像変換用ネットワーク学習装置１は、ＣＧ画像から偽実写画像を生成する実写画像生成手段１２Ａ、偽実写画像から複製ＣＧ画像を生成するＣＧ画像生成手段１３Ａ、実写画像から偽ＣＧ画像を生成するＣＧ画像生成手段１３Ｂ、偽ＣＧ画像から複製実写画像を生成する実写画像生成手段１２Ｂ、実写画像と複製実写画像との特徴量誤差を算出する実写画像特徴量誤差算出手段１４、ＣＧ画像と複製ＣＧ画像との特徴量誤差を算出するＣＧ画像特徴量誤差算出手段１５、実写画像および偽実写画像を識別する実写画像識別手段１６、ＣＧ画像および偽ＣＧ画像を識別するＣＧ画像識別手段１７、特徴量誤差および識別結果からＮＷのパラメータを更新するパラメータ更新手段１８、を備える。
基本情報
開放特許情報
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登録者情報
その他の情報
