特許ウォッチ

公開番号2025085073
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-06-04
出願番号2024195751
出願日2024-11-08
発明の名称人物の個人識別性を保証する高品質のイメージを生成するための方法、コンピュータ装置、およびコンピュータプログラム
出願人ラインプラスコーポレーション,LINE Plus Corporation
代理人弁理士法人ITOH
主分類G06T 5/60 20240101AFI20250528BHJP(計算;計数)
要約【課題】人物の個人識別性を保証する高品質のイメージを生成するための方法、コンピュータ装置、およびコンピュータプログラムを開示する。
【解決手段】人物の個人識別性を保証する高品質のイメージを生成するための方法は、ソースイメージの顔領域を身体ターゲットイメージに併合させて併合イメージを取得する段階、および前記併合イメージと前記併合イメージのエッジイメージ(edge image)を、イメージ生成のための人工知能モデルの入力として提供する段階を含む。
【選択図】図3
特許請求の範囲【請求項１】
少なくとも１つのプロセッサを含むコンピュータ装置のイメージ生成方法であって、
前記少なくとも１つのプロセッサにより、ソースイメージの顔領域を身体ターゲットイメージに併合させて併合イメージを取得する段階、および
前記少なくとも１つのプロセッサにより、前記併合イメージと前記併合イメージのエッジイメージ（ｅｄｇｅｉｍａｇｅ）を、イメージ生成のための人工知能モデルの入力として提供する段階
を含む、イメージ生成方法。
続きを表示（約 1,500 文字）【請求項２】
前記ソースイメージは、合成対象となる人物の正面顔写真であり、
前記身体ターゲットイメージは、証明写真規格の上半身正面写真であること
を特徴とする、請求項１に記載のイメージ生成方法。
【請求項３】
前記イメージ生成方法は、
前記併合イメージを取得する段階以前に、
前記少なくとも１つのプロセッサにより、前記身体ターゲットイメージの背景色（ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｃｏｌｏｒ）を変更する段階
をさらに含む、請求項１に記載のイメージ生成方法。
【請求項４】
前記イメージ生成方法は、
前記併合イメージを取得する段階以前に、
前記少なくとも１つのプロセッサにより、前記ソースイメージのパーシング（ｐａｒｓｉｎｇ）結果に基づいて、前記ソースイメージにおいて耳を基準にして耳下のヘア部分を取り除く段階
をさらに含む、請求項１に記載のイメージ生成方法。
【請求項５】
前記取得する段階は、
フェイスアライン（ｆａｃｅａｌｉｇｎ）によって顔の方向を考慮しながら、前記ソースイメージを回転させる段階、および
前記身体ターゲットイメージの顔領域に、前記ソースイメージの顔領域を整列させて併合する段階
を含む、請求項１に記載のイメージ生成方法。
【請求項６】
前記取得する段階は、
前記身体ターゲットイメージに整列される前記顔領域のサイズを決定する段階
を含み、
前記決定する段階は、
前記身体ターゲットイメージの顔の幅（ｆａｃｅｗｉｄｔｈ）と顔の長さ（ｆａｃｅｈｅｉｇｈｔ）の少なくとも１つを利用して、前記顔領域に対するスケールファクタ（ｓｃａｌｅｆａｃｔｏｒ）を計算する段階
を含む、請求項１に記載のイメージ生成方法。
【請求項７】
前記スケールファクタを計算する際に、前記顔の幅と前記顔の長さを利用する場合、前記顔の幅よりも前記顔の長さに高い加重値を付与すること
を特徴とする、請求項６に記載のイメージ生成方法。
【請求項８】
前記取得する段階は、
前記身体ターゲットイメージに整列される前記顔領域のサイズを決定する段階
を含み、
前記決定する段階は、
前記身体ターゲットイメージの顔の幅（ｆａｃｅｗｉｄｔｈ）と顔の長さ（ｆａｃｅｈｅｉｇｈｔ）の中間値、または前記身体ターゲットイメージの顔の幅と肩幅（ｓｈｏｕｌｄｅｒｗｉｄｔｈ）の比率を利用して、前記顔領域のサイズを決定すること
を特徴とする、請求項１に記載のイメージ生成方法。
【請求項９】
前記取得する段階は、
前記身体ターゲットイメージに整列される前記顔領域の位置を決定する段階
を含み、
前記決定する段階は、
前記身体ターゲットイメージの顎の位置を基準にして前記顔領域の位置を決定すること
を特徴とする、請求項１に記載のイメージ生成方法。
【請求項１０】
前記取得する段階は、
前記身体ターゲットイメージに整列される前記顔領域の位置を決定する段階
を含み、
前記決定する段階は、
前記身体ターゲットイメージの顎の位置から両肩を結ぶラインまで距離を首の長さとして計算し、前記首の長さに応じて前記顔領域の位置を決定すること
を特徴とする、請求項１に記載のイメージ生成方法。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
以下の説明は、人工知能（ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ：ＡＩ）を用いて人物写真を生成する技術に関する。
続きを表示（約 1,000 文字）【背景技術】
【０００２】
近年、人工知能とディープラーニング（ｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇ）の急速な成長により、過去には存在しなかった新しい技術が登場するようになった。その代表的な例として挙げられるのが、生成モデル（ｇｅｎｅｒａｔｉｖｅｍｏｄｅｌ）である。
【０００３】
生成モデルには、ＧＡＮ（ｇｅｎｅｒａｔｉｖｅａｄｖｅｒｓａｒｉａｌｎｅｔｗｏｒｋ）やＶＡＥ（ｖａｒｉａｔｉｏｎａｌａｕｔｏｅｎｃｏｄｅｒ）のような様々な種類があるが、このような生成モデルは、イメージやオーディオのように数学的な確率分布を定義することが難しいデータに対して、データ内の規則を学習して生成する能力を備えたモデルを意味する。
【０００４】
このような人工知能基盤の生成モデルは、与えられた人物のイメージを学習して、同一人物に対する多様なイメージを生成することができる。
【０００５】
例えば、特許文献１（公開日２０２０年１１月１１日）には、顔アニメーション生成モデルを学習する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
韓国特許出願公開第１０－２０２０－０１２７９１７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
１枚の正面顔写真を利用して、当該人物の個人識別性を備えた高品質のイメージを生成する。
【０００８】
証明写真規格の要求事項に準拠する品質の人物写真を生成する。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
少なくとも１つのプロセッサを含むコンピュータ装置のイメージ生成方法であって、少なくとも１つのプロセッサにより、ソースイメージの顔領域を身体ターゲットイメージに併合させて併合イメージを取得する段階、および前記少なくとも１つのプロセッサにより、併合イメージと併合イメージのエッジイメージ（ｅｄｇｅｉｍａｇｅ）を、イメージ生成のための人工知能モデルの入力として提供する段階を含む、イメージ生成方法を提供する。
【００１０】
一側面によると、ソースイメージは、合成対象となる人物の正面顔写真であり、身体ターゲットイメージは、証明写真サイズの上半身正面写真であってよい。
（【００１１】以降は省略されています）

関連特許