赤ちゃんから老人の顔まで、1枚の顔写真で合成 深層学習で加齢変化を予測Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 米ワシントン大学、米スタンフォード大学、米Adobe Researchによる研究チームが開発した「Lifespan Age Transformation Synthesis」は、1枚の顔写真から過去と未来の経年変化を推定する深層学習フレームワークだ。0歳から70歳までの頭部全体を予測する。 加齢をシミュレーションする既存手法の多くは質感の変化に限定されており、人間の老化や成長過程で生じる頭部形状の変化を見落としている。そのため、質の高い結果は得られていない。 この課題に挑戦するための理想的なモデルは、同一人物による1歳ごとのペア画像を用いて教師あり学習をすることだが、経年変化を捉えた大規模
