A-STAGE ｜ 14:20 - 15:00
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AIによるアニメ生成の挑戦
近年の深層生成モデルの進展によりAIによる高品質の画像生成が可能になり、AIによるアニメ生成の可能性が拓けてきています。しかしながら、従来、構造整合性と高画質を同時に満たす生成は難しく、キャラクター全身のような複雑な構造を持つ対象の生成は難しい状況でした。また一方で、中割で対象とする構造変化の大きい画像間の補完生成は、既存のフレーム補間技術では課題がある状況でした。
本発表では、これら従来の課題を解消する、DeNAでのAIによるアニメ生成の技術開発・データ開発、の挑戦を紹介します。
KOICHI
HAMADA
東京大学大学院にて量子統計場の理論（理論物理）の研究で博士号取得後、ベンチャー企業を経て2010年DeNAに入社。ソーシャルゲーム部門のデータマイニングチーム立ち上げ、Mobageプラットフォームの機械学習活用したサービス開発、DeNA全サービスを対象とした機械学習活用したサービス開発、とDeNAでの機械学習活用領域を拡大。各対象に対し、新たな価値ある体験設計から機械学習・深層学習の研究開発、分散アルゴリズムの設計・実装・サービス提供までを実施。最近は、深層生成モデル活用した アニメ生成の技術開発・プロジェクトリード。プライベートでは機械学習実活用の裾野を広げることを目的とした"データマイニング+WEB＠東京(TokyoWebmining)" を主催。2010年から約60回のMeet-upを開催し、登録1500人超。著書に "Mobageを支える技術"。
