属性制御による希少な鳥の画像生成の検討

Authors: 村上斗吾， カストナーマークアウレル

Abstract:

希少種は各部位の視覚的属性（嘴の形や足の色など）が知られているが，環境の制約から画像が不足しており，画像を用いたAIの活用が妨げられている．そのため，本研究では，希少種の画像認識に向けたデータ拡張を目指し，希少種の視覚的属性から対象種を模した画像を生成する手法を提案する．近年のテキストから画像生成を行う手法が精緻化しつつあるが，複数の微細な属性を正確に組み合わせるのは難しい．そこで，セグメンテーションマスクを用いて部位の位置と属性を学習させ，属性を忠実に反映する生成手法を提案する．VLMによる評価実験により，提案手法が他手法より高精度に属性を反映できることを確認した．

Type: 第27回 IEEE広島支部学生シンポジウム

Publication date: To be published in Nov 2025