問題 No.2071
条件付きGAN（Conditional GAN）をベースとして発展し、入力画像と出力画像がペアになった訓練データを用いて、パース図から建築パースへの変換やセグメンテーションマスクからの写実的画像生成などを教師あり学習で実現する画像変換モデルはどれか。
【正解の解説】
Pix2Pix
白黒写真にカラーを塗る作業や、線画から本物のイラストに自動変換する「マンガの背景をリアルにするアシスタント」のような技術です。お手本（正解のペア画像）が用意されたドリルを解くように、入力から出力への変換ルールを正確に学習できるのが最大の特徴であり、建築パースの作成などにも広く活用されています。
スポンサーリンク
【その他の選択肢の解説】
CycleGAN
Pix2Pixが「写真と白黒画像のペア」という教科書を必要とするのに対し、CycleGANは「モネの絵と普通の写真」のようにペアがない独立した画像集から変換を学びます。教師あり学習のPix2Pixと、教師なし学習のCycleGANという決定的な違いがあり、問題文にある「ペアになった訓練データ」という条件に一致しないため誤りとなります。
StyleGAN
実在しない完璧な美女やイケメンの顔写真を作り出す技術として有名ですが、入力画像をもとに別の画像へ変換するモデルではありません。画像から別の画像への変換を行うPix2Pixとは目的やアーキテクチャが根本的に異なるため、出題者の罠として用意された選択肢となります。
DCGAN
ランダムなノイズから意味のある画像を作り出すGANの草分け的存在ですが、特定の画像を入力して別の画像に変換する機能はありません。DCGANはあくまでゼロから画像を生成するジェネレータの基本構造であり、ペアデータを用いた条件付き画像変換を実現するPix2Pixとは役割が異なります。