パラメトリック活性化関数による画像生成プロセスの制御

画像生成モデルの精度と普及が進む中で、ユーザーがモデルの内部メカニズムと直接対話できるツールの開発があまり注目されていない。本研究では、ユーザーが生成ネットワークの活性化関数をパラメトリックなものに置き換え、その関数のパラメータを設定できるシステムを紹介し、モデルの理解を深める新しいアプローチを提案する。この方法は、StyleGAN2とBigGANのネットワークに適用され、FFHQとImageNetのデータセットを使用して検証された。