研究紹介

20年周期に基づくGANを用いたファッショントレンド予測

生成対向ネットワークを活用して過去のファッショントレンド画像から現在および未来のファッショントレンドを予測することを目的としています。ファッショントレンドは20年周期でリバイバルするという傾向があり、20年前のファッション画像を分析して、今後のトレンド変化を予測します。 具体的には、ジェネレータが過去のトレンドに基づいて現在のトレンドに似た画像を生成し、ディスクリミネータがその精度を評価します。両者が協力して学習を進めることで、よりリアルでさまざまな未来のファッショントレンドを生成することが期待できます。本研究は、トレンド予測の新しい手法として、ファッション業界での応用を目指しています。

研究担当: 西本呼人