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カンファレンス (国内) 拡散モデルによる画像中の物体の任意色への変換および類似画像検索への応用
土井 賢治, 西村 修平, 岩崎 雅二郎
画像の認識・理解シンポジウム MIRU2023 (MIRU)
2023.7.26
類似画像検索において，クエリ画像内の物体がユーザが 求める色と異なることがあるが，画像内の物体を任意の色 に変換できれば，よりユーザの要望に合わせた検索結果が 期待できる．提案手法では条件付き拡散モデルにより物体 の任意色への変換を実現するとともに，分類器無しガイダ ンスによる色変換度合いの調整やマスクを用いて画像中の 特定領域のみ色変換が可能であることを示す．実際の商品 画像データを用いた実験により，既存の GAN ベースの手 法 (StarGAN) と比較して，定量的・定性的に物体の色変 換品質が改善することを確認した．また、色変換後の画像 を画像特徴抽出モデルの学習に利用することで，類似画像 検索における色検索性能が向上することをあわせて示す．ポスター