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テキストレシピから料理画像を生成するAI、Stacked GANで写実的な成果

テルアビブ大学の研究チームが、長文のテキストレシピから完成料理の画像をゼロから生成する深層学習モデルを開発しました。タイトル情報を与えず、材料と手順のみから画像を合成する困難なタスクに挑んでいます。

条件付きGANと2種類の埋め込み手法

生成器と識別器が競争するGANに、レシピテキストという条件を付与。以下の3ステップで埋め込みを行います:

  1. 材料と手順の初期埋め込み
  2. レシピ全体の統合ニューラル埋め込み
  3. 高レベル分類目的による意味的正則化損失の統合

52,000件のレシピ・画像ペアで訓練し、NVIDIA TITAN X GPUを使用。

人間評価での結果

30名による評価(1〜5点)では、非意味的正則化手法が意味的正則化を上回り、より鮮明で写実的な画像を生成。粥状の料理(サラダ、スープ、米料理)は得意ですが、鶏肉やハンバーガーなど明確な形状を持つ料理は苦手とする傾向が見られました。

参考文献: arXiv:1901.02404 | Tel-Aviv University

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