サラサラの雪も湿った雪も、自動で表現できるとは！◇ ◇ ◇
早稲田大学先進理工学部の森島繁生教授は、応用物理学の方法を用いて「顔」というテーマにいどむ研究者だ。もちろん研究室自体は、「顔」のことばかり手がけているわけではなく、「画像や音の研究を通じて、人々に感動や幸福をもたらす技術を世に送り出す」ことを目標にして、手広く展開している。その中で、「顔のCG」は、根幹をなすプロジェクトの一つに位置づけられている。
現在の目標として、超精細な3DCGの女子高生Sayaに匹敵するクオリティの顔のCGを、実在の人物について手軽に自動生成できるようにする技術の開発を掲げている。
これは、そのまま、本人らしさをどうコピーするかという課題でもあると思うのだが、その「らしさ」にもいろいろな要素があって、一筋縄にはいかない。
まずは、とっかかりとして顔の経年変化について。
ぼくらは多少年齡が離れた同一人物の写真を見ても、それが同じ人だと見破ることができる。それは、やはり「本人らしさ」がどこかに保存されているからだろう。
「2011年から2016年頃にかけてやった研究では、任意の年齢の人物の顔の過去や未来の顔を予測するということに挑戦しました。これ、まだ動きはなくて静的な特徴ですけど、いかに個性を維持するかという点にかかわっています。使っている手法は、パッチタイリングといって、既存の数百人分の顔画像を小さい画像の部品に分けてやって、それらをある評価基準に従って並べ替えることで、もともとの画像に近い印象で別の顔をつくる手法です。この場合、例えば本人は20代だけれど、45歳の人のデータだけから本人そっくりの絵をつくれば、それは45歳の本人だよねっていう発想です」
たしかに20代の人の写真から、順当に20年ほど年齢を重ねたように見える写真が生成されていた。
もっとも、本当に生成された絵が、本人の45歳の姿に近いかどうかは、これから20年待たないと検証できない。そこで、45歳ではなく、20代のデータベースで、同じことをしてみたところ、ちゃんと現在の本人そっくりな画像になった。とすれば、きっと25年後の予想もよいマッチングだと保証できそうだ。
20代の女性での経年変化シミュレーション。中央が本物の写真で、左が10代のシミュレーション。右が検証のため、あえて同年代のシミュレーションをしてみた例。（提供：森島繁生）実は、この研究は科学警察研究所（および大阪大学）との共同研究で、行方不明人の現在の姿を知りたいという動機で行われたものだ。実際に、その用途には大いに役立ちそうだと思われる。
2015年には、まさにそのテーマ、「古い写真からその人の現在の顔を画像合成する」ことを課題にした国際学会でのコンペがあり、森島さんのチームは、海外の多くの経年変化画像合成アプリと競って1位を獲得した。個人の特徴を抽出するという意味で、その時点でとても優れたものだったということだ。
