第2回 「本人らしい顔」のCGが難しいこれだけの理由

 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。

若返る方向も含め、パッチタイリングという手法を使って、森島さん自身で顔の経年変化をシミュレーションした例。(提供:森島繁生)