特開 2024-19918 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024019918

(43)【公開日】2024-02-14

(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   G06V 10/82 20220101AFI20240206BHJP

   G06T 7/00 20170101ALI20240206BHJP

   A63F 13/58 20140101ALI20240206BHJP

   A63F 13/825 20140101ALI20240206BHJP

   A63F 13/53 20140101ALI20240206BHJP

【ＦＩ】

G06V10/82

G06T7/00 350C

A63F13/58

A63F13/825

A63F13/53

【審査請求】未請求

【請求項の数】19

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022122693

(22)【出願日】2022-08-01

(71)【出願人】

【識別番号】515130201

【氏名又は名称】株式会社Ｐｒｅｆｅｒｒｅｄ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ

(74)【代理人】

【識別番号】100107766

【弁理士】

【氏名又は名称】伊東 忠重

(74)【代理人】

【識別番号】100070150

【弁理士】

【氏名又は名称】伊東 忠彦

(72)【発明者】

【氏名】中島 統太郎

(72)【発明者】

【氏名】シュ カシュン

(72)【発明者】

【氏名】リ ミンジュン

(72)【発明者】

【氏名】ジン ヤンハ

【テーマコード（参考）】

5L096

【Ｆターム（参考）】

5L096AA02

5L096AA06

5L096DA01

5L096FA02

5L096GA40

5L096HA11

5L096JA22

5L096KA04

(57)【要約】

【課題】様々に外観が変化するキャラクタを育成可能なサービス又は装置を提供する。
【解決手段】情報処理装置は、少なくとも１つのメモリと、少なくとも１つのプロセッサと、を備え、少なくとも１つのプロセッサは、カテゴリに関する情報を取得し、カテゴリに関する情報に基づいて、第１のキャラクタ画像の第１の潜在変数から第２の潜在変数を生成し、第２の潜在変数と生成モデルとに基づいて、第２のキャラクタ画像を生成する。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

少なくとも１つのメモリと、
少なくとも１つのプロセッサと、を備え、
前記少なくとも１つのプロセッサは、
カテゴリに関する情報を取得し、
前記カテゴリに関する情報に基づいて、第１のキャラクタ画像の第１の潜在変数から第２の潜在変数を生成し、
前記第２の潜在変数と生成モデルとに基づいて、第２のキャラクタ画像を生成する、
情報処理装置。

【請求項2】

前記カテゴリに関する情報が第１のカテゴリに関する情報である場合に生成される前記第２の潜在変数と、前記カテゴリに関する情報が第２のカテゴリに関する情報である場合に生成される前記第２の潜在変数とは、異なる情報である、
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記カテゴリに関する情報が第１のカテゴリに関する情報である場合に生成される前記第２の潜在変数と、前記カテゴリに関する情報が第２のカテゴリに関する情報である場合に生成される前記第２の潜在変数とは、前記第１の潜在変数からの変化量、変化割合又は変化対象のいずれか１つが異なる、
請求項２に記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記少なくとも１つのプロセッサは、
前記カテゴリに関する情報が複数のカテゴリを示す情報を含むとき、前記複数のカテゴリに基づいて、前記第２の潜在変数を生成する、
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項5】

前記少なくとも１つのプロセッサは、
少なくとも前記複数のカテゴリに含まれる各カテゴリの数又は前記複数のカテゴリに対する各カテゴリの割合のいずれか１つに基づいて、前記第２の潜在変数を生成する、
請求項４に記載の情報処理装置。

【請求項6】

前記少なくとも１つのプロセッサは、
第３のキャラクタ画像の第３の潜在変数と第４のキャラクタ画像の第４の潜在変数とを融合した融合潜在変数と前記生成モデルとに基づいて、前記第１のキャラクタ画像を生成する、
請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載の情報処理装置。

【請求項7】

前記少なくとも１つのプロセッサは、
ユーザによる操作に応じて決定された融合比率に従って、前記融合潜在変数を生成する、
請求項６に記載の情報処理装置。

【請求項8】

前記少なくとも１つのプロセッサは、
前記第２の潜在変数と第３のキャラクタ画像の第３の潜在変数とを融合した融合潜在変数と前記生成モデルとに基づいて、第４のキャラクタ画像を生成する、
請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載の情報処理装置。

【請求項9】

前記少なくとも１つのプロセッサは、
ユーザによる操作に応じて決定された融合比率に従って、前記融合潜在変数を生成する、
請求項８に記載の情報処理装置。

【請求項10】

前記第３の潜在変数は、前記第２の潜在変数に基づいて生成された潜在変数である、
請求項８に記載の情報処理装置。

【請求項11】

前記少なくとも１つのプロセッサは、
前記生成モデルが出力した画像と予め用意したテンプレート画像とを合成することで前記第２のキャラクタ画像を生成する、
請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載の情報処理装置。

【請求項12】

表示装置と、
少なくとも１つのメモリと、
少なくとも１つのプロセッサと、を備え、
前記少なくとも１つのプロセッサは、
第１のキャラクタ画像を前記表示装置に表示し、
カテゴリに関する情報をユーザの指示に基づいて取得し、
前記カテゴリに関する情報に基づいて生成された第２のキャラクタ画像を取得し、
前記第２のキャラクタ画像を前記表示装置に表示し、
前記第２のキャラクタ画像は、第２の潜在変数と生成モデルとに基づいて生成された画像であり、
前記第２の潜在変数は、前記カテゴリに関する情報に基づいて、前記第１のキャラクタ画像の第１の潜在変数から生成された潜在変数である、
情報処理装置。

【請求項13】

前記少なくとも１つのプロセッサは、
第３のキャラクタ画像を前記表示装置に表示し、
前記第２のキャラクタ画像と前記第３のキャラクタ画像とを融合した第４のキャラクタ画像を取得し、
前記第４のキャラクタ画像を前記表示装置に表示する、
請求項１２に記載の情報処理装置。

【請求項14】

前記第３のキャラクタ画像は、前記第２の潜在変数に基づいて生成された画像である、
請求項１３に記載の情報処理装置。

【請求項15】

前記第４のキャラクタ画像は、前記第２の潜在変数と前記第３のキャラクタ画像の第３の潜在変数とを融合した融合潜在変数と前記生成モデルとに基づいて生成された画像である、
請求項１３又は請求項１４に記載の情報処理装置。

【請求項16】

前記少なくとも１つのプロセッサは、
前記ユーザによる操作に応じて融合比率を決定し、
前記融合潜在変数は、前記融合比率に従って、前記第２の潜在変数と前記第３の潜在変数とを融合した潜在変数である、
請求項１５に記載の情報処理装置。

【請求項17】

少なくとも１つのプロセッサが、
カテゴリに関する情報を取得し、
前記カテゴリに関する情報に基づいて、第１のキャラクタ画像の第１の潜在変数から第２の潜在変数を生成し、
前記第２の潜在変数と生成モデルとに基づいて、第２のキャラクタ画像を生成する、
情報処理方法。

【請求項18】

少なくとも１つのプロセッサが、
第１のキャラクタ画像を表示装置に表示し、
カテゴリに関する情報をユーザの指示に基づいて取得し、
前記カテゴリに関する情報に基づいて生成された第２のキャラクタ画像を取得し、
前記第２のキャラクタ画像を前記表示装置に表示し、
前記第２のキャラクタ画像は、第２の潜在変数と生成モデルとに基づいて生成された画像であり、
前記第２の潜在変数は、前記カテゴリに関する情報に基づいて、前記第１のキャラクタ画像の第１の潜在変数から生成された潜在変数である、
情報処理方法。

【請求項19】

少なくとも１つのプロセッサに、
第１のキャラクタ画像を表示装置に表示させ、
カテゴリに関する情報をユーザの指示に基づいて取得させ、
前記カテゴリに関する情報に基づいて生成された第２のキャラクタ画像を取得させ、
前記第２のキャラクタ画像を前記表示装置に表示させ、
前記第２のキャラクタ画像は、第２の潜在変数と生成モデルとに基づいて生成された画像であり、
前記第２の潜在変数は、前記カテゴリに関する情報に基づいて、前記第１のキャラクタ画像の第１の潜在変数から生成されたものである、
プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

深層学習を利用して、様々な画像処理を行う技術が実現されている。例えば、画像の生成、画像の編集、複数の画像の融合等が実現されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】国際公開２０１９／１１８９９０号

【特許文献2】特開２０２１－８６４６２号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

本開示の課題は、様々に外観が変化するキャラクタを育成可能なサービス又は装置を提供することである。

【課題を解決するための手段】

【0005】

本開示の一態様による情報処理装置は、少なくとも１つのメモリと、少なくとも１つのプロセッサと、を備え、少なくとも１つのプロセッサは、カテゴリに関する情報を取得し、カテゴリに関する情報に基づいて、第１のキャラクタ画像の第１の潜在変数から第２の潜在変数を生成し、第２の潜在変数と生成モデルとに基づいて、第２のキャラクタ画像を生成する。

【図面の簡単な説明】

【0006】

【図1】情報処理システムの全体構成の一例を示す図である。

【図2】情報処理システムの機能構成の一例を示す図である。

【図3】ホーム画面の一例を示す図である。

【図4】ホーム画面の一例を示す図である。

【図5】育成画面の一例を示す図である。

【図6】育成画面の一例を示す図である。

【図7】融合画面の一例を示す図である。

【図8】融合画面の一例を示す図である。

【図9】抽選画面の一例を示す図である。

【図10】アイテム管理画面の一例を示す図である。

【図11】キャラクタ管理画面の一例を示す図である。

【図12】キャラクタ管理画面の一例を示す図である。

【図13】課金画面の一例を示す図である。

【図14】情報処理方法の処理手順の一例を示す図である。

【図15】育成処理の手順の一例を示す図である。

【図16】融合処理の手順の一例を示す図である。

【図17】装着処理の手順の一例を示す図である。

【図18】情報処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0007】

以下、本開示の各実施形態について添付の図面を参照しながら説明する。なお、本明細書および図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複した説明を省略する。

【0008】

［情報処理システムの概略］
本開示の一実施形態における情報処理システムは、キャラクタを育成するゲームサービスを提供する情報処理システムである。本実施形態における情報処理システムは、所定の物体を表した画像（以下、「キャラクタ画像」とも呼ぶ）に基づいて、ユーザに提示するキャラクタを構築する。本実施形態におけるゲームサービスでは、ユーザの指示に応じて取得された情報に基づいて、キャラクタ画像が様々に変化し、これに伴ってキャラクタの外観が様々に変化する。

【0009】

本実施形態において、キャラクタ画像に表される物体は、人物である。人物は、実在する人物でも架空の人物でもよい。人物の属性は限定されず、性別、年齢、国籍及び人種は任意でよい。キャラクタ画像に表される物体は人物に限定されず、例えば、実在する生物、架空の生物、ロボット、擬人化された物体等、どのようなものでもよい。キャラクタ画像の表現形態は、例えば、イラスト風、実写風、コンピュータグラフィックス（CG: Computer Graphics）等、どのようなものでもよい。また、キャラクタ画像は、動画を構成する１以上の画像でもよい。

【0010】

本実施形態におけるゲームサービスでは、キャラクタの進化及び融合、並びにアクセサリの装着によりキャラクタの外観が変化する。キャラクタの進化は、ユーザの指示により取得された情報に基づいてキャラクタの属性を変化させ、属性の変化を反映したキャラクタ画像を生成することで実現される。キャラクタの融合は、キャラクタ画像を他のキャラクタ画像と融合することで実現される。アクセサリの装着は、ユーザの指示により選択されたアクセサリ画像をキャラクタ画像に合成することで実現される。

【0011】

キャラクタの属性の一例は、人物の耳、目、口等の形状、肌や目等の色、髪型や髪の色、腕の位置やポーズ等の姿勢、喜怒哀楽等の表情、服装の種類、色、形等、眼鏡や帽子等の付属物等である。なお、キャラクタの属性はこれらに限定されず、キャラクタの外観を変更する上でユーザにとって意味のある項目であれば、どのような項目を属性として定義してもよい。

【0012】

本実施形態において、キャラクタの属性は、髪の色（金髪、赤髪、黒髪・・・等）、目の色（青眼、赤眼、茶眼・・・等）、髪型（長髪、短髪、ツインテール髪・・・等）等である。例えば、金髪をしたキャラクタは、金髪属性が高く、その他の髪の色に関する属性は平均値に設定される。キャラクタの外観は、各属性のバランスにより定まるため、膨大な種類のキャラクタの外観が存在し得る。

【0013】

本実施形態において、キャラクタ画像は、訓練済みの生成モデルを用いて生成される。キャラクタの進化においては、現在のキャラクタ画像の潜在変数を取得し、当該潜在変数の属性を変化させた潜在変数を訓練済みの生成モデルに入力することで、進化後のキャラクタ画像を生成する。キャラクタの融合においては、現在のキャラクタ画像の潜在変数及び融合相手とするキャラクタ画像の潜在変数を取得し、取得された２つの潜在変数を融合した融合潜在変数を訓練済みの生成モデルに入力することで、融合後のキャラクタ画像を生成する。

【0014】

本実施形態において、ユーザはゲーム内で使用されるアイテムを保有することができる。本実施形態におけるアイテムには、成長アイテム及びアクセサリが含まれる。成長アイテムを所定数保有することで、キャラクタの融合を実行可能となる。アクセサリは、キャラクタに装着させることができる。アクセサリの装着は、現在のキャラクタ画像にアクセサリの画像を合成することで実現される。

【0015】

［情報処理システムの全体構成］
本開示の一実施形態における情報処理システムの全体構成について、図１を参照しながら説明する。図１は、本実施形態における情報処理システムの全体構成の一例を示すブロック図である。

【0016】

図１に示されているように、本実施形態における情報処理システム１は、情報処理サーバ１０、情報処理端末２０及びＳＮＳ（Social Networking Service）３０を含む。情報処理サーバ１０、情報処理端末２０及びＳＮＳ３０は、ＬＡＮ（Local Area Network）、インターネット等の通信ネットワーク８を介してデータ通信可能に接続されている。

【0017】

本実施形態における情報処理システム１は、情報処理サーバ１０と情報処理端末２０とが連携して、ゲームサービスに実装される所定の機能を実行する。本実施形態において、ゲームサービスに実装される機能は、育成機能、融合機能、装着機能、抽選機能、課金機能及び対戦機能等である。

【0018】

育成機能は、キャラクタの進化を繰り返し、異なる外観や知識を有するキャラクタに育成する機能である。融合機能は、現在のキャラクタを他のキャラクタと融合し、異なる外観を有するキャラクタに変化させる機能である。装着機能は、ユーザが獲得したアクセサリをキャラクタに装着させることで、異なる外観及びパラメータを有するキャラクタに変化させる機能である。

【0019】

抽選機能は、他の機能で使用されるアイテム等をユーザに獲得させる抽選を実行する機能である。課金機能は、現実の通貨で決済することでゲーム内でのみ利用可能なゲーム内通貨（以下、「ポイント」とも呼ぶ）を購入する機能である。対戦機能は、現在のキャラクタを用いて他のキャラクタとの優劣を競う対戦を実行する機能である。

【0020】

情報処理サーバ１０は、情報処理端末２０にゲームサービスを提供するパーソナルコンピュータ、ワークステーション、サーバ等の情報処理装置である。情報処理サーバ１０は、情報処理端末２０からの要求に応じて、所定の情報処理を実行する。情報処理サーバ１０が行う情報処理の一例は、キャラクタ画像の生成、融合及び合成等である。

【0021】

情報処理端末２０は、ゲームサービスのユーザが操作するパーソナルコンピュータ、タブレット端末、スマートフォン等の情報処理装置である。情報処理端末２０は、ゲーム専用端末でもよく、携帯型のゲーム専用端末でも据え置き型のゲーム専用端末でもよい。情報処理端末２０は、ユーザがゲームサービスに対する操作を行うための画面を表示する表示装置を備えていてもよい。表示装置は、情報処理端末２０と有線又は無線のインタフェースにより接続されるディスプレイ等であってもよい。

【0022】

情報処理端末２０は、ユーザの指示に応じて、所定の情報処理を情報処理サーバ１０に要求する。情報処理端末２０は、情報処理サーバ１０から情報処理結果を受信し、ユーザに対して出力する。

【0023】

ＳＮＳ３０は、インターネットを介して社会的ネットワークを構築可能な情報通信サービスである。ＳＮＳ３０にアカウントを有するユーザ同士は、ユーザが指定した公開範囲に応じてメッセージ等の情報を共有することが可能となっている。

【0024】

情報処理端末２０には、ＳＮＳ３０に作成されたアカウントを設定可能となっている。ゲームサービスのユーザは、情報処理端末２０にＳＮＳ３０のアカウントを設定することで、他のユーザとオンラインで連携する機能を実行可能となる。オンラインで連携する機能の一例は、キャラクタ画像やキャラクタとの会話内容等をＳＮＳ３０上で公開する（言い替えると、他のユーザから参照可能とする）機能である。オンラインで連携する機能の他の例は、キャラクタを進化させるために取得する情報をＳＮＳ３０から抽出する機能である。

【0025】

なお、図１に示した情報処理システム１の全体構成は一例であって、用途や目的に応じて様々なシステム構成例があり得る。例えば、情報処理サーバ１０は、複数台のコンピュータにより実現してもよいし、クラウドコンピューティングのサービスとして実現してもよい。また、例えば、情報処理システム１は、情報処理サーバ１０及び情報処理端末２０がそれぞれ備えるべき機能を兼ね備えたスタンドアローンの情報処理装置により実現してもよい。

【0026】

情報処理サーバ１０及び情報処理端末２０は、一方の装置が有する記憶装置に記憶されている情報の一部又は全部が、他方の装置が有する記憶装置に記憶される構成としてもよい。また、情報処理サーバ１０及び情報処理端末２０のいずれかが有する記憶装置に記憶されている情報の一部又は全部が、外部の記憶装置に記憶される構成としてもよい。

【0027】

［情報処理システムの機能構成］
本開示の一実施形態における情報処理システムの機能構成について、図２を参照しながら説明する。図２は、本実施形態における情報処理システムの機能構成の一例を示すブロック図である。

【0028】

＜情報処理サーバ＞
図２に示されているように、本実施形態における情報処理サーバ１０は、画像生成部１０１、画像融合部１０２、画像合成部１０３、モデル記憶部１１０、画像情報記憶部１１１及びユーザ情報記憶部１１２を備える。

【0029】

≪モデル記憶部≫
モデル記憶部１１０には、訓練済みの生成モデルが記憶される。生成モデルは、所定の画像処理を行う機械学習モデルである。本実施形態における生成モデルは、潜在変数を入力とし、当該潜在変数に対応する画像を出力する画像生成モデルである。生成モデルの構造はニューラルネットワークであってもよく、ディープニューラルネットワークであってもよい。生成モデルの構造及びその訓練方法は、一例として、下記参考文献１に開示されている。なお、参考文献１の内容は、本明細書において参照により引用される。

【0030】

〔参考文献１〕米国特許出願公開第２０２１／３９８３３６号明細書

【0031】

モデル記憶部１１０には、複数の生成モデルが記憶されてもよい。複数の生成モデルは、処理対象とする画像の特徴に応じて用意してもよい。画像の特徴の一例は、画像に含まれる人物の身体部位（例えば、顔、上半身、全身等）、性別、服等である。画像の特徴の他の一例は、画像に含まれる物体の種類、画像の解像度、画像のタッチ等である。ただし、生成モデルを用意する単位はこれらに限定されず、他の特徴に応じて生成モデルを用意してもよい。モデル記憶部１１０に複数の生成モデルが記憶されている場合、ユーザの指示に基づいて使用する生成モデルが選択されてもよい。

【0032】

モデル記憶部１１０に複数の生成モデルが記憶されている場合、ある生成モデルに対応する潜在変数は、他の生成モデルでは使用できないことがある。モデル記憶部１１０に複数の生成モデルが記憶されている場合には、生成モデルを識別する識別情報（例えば、生成モデルの名称、生成モデルのＩＤ等）と、その生成モデルで利用可能な潜在変数とを関連付ける情報を、モデル記憶部１１０に記憶してもよい。生成モデルと潜在変数とを関連付ける情報は、一例として、他の生成モデルを識別する識別情報、他の生成モデルへのリンクを示す情報、生成モデルと潜在変数との組み合わせを示す情報等である。

【0033】

モデル記憶部１１０には、訓練済みの言語処理モデルが記憶される。言語処理モデルは、所定の自然言語処理を行う機械学習モデルである。本実施形態における言語処理モデルは、単語を入力とし、当該単語を用いた文章を出力する公知の文章生成モデルである。言語処理モデルの構造はニューラルネットワークであってもよく、ディープニューラルネットワークであってもよい。

【0034】

≪画像情報記憶部≫
画像情報記憶部１１１には、情報処理サーバ１０が生成したキャラクタ画像に関する画像情報が記憶される。画像情報は、各ユーザが保有するキャラクタ画像、当該キャラクタ画像に対応する潜在変数、及び当該キャラクタ画像に対応する属性値を含む。画像情報は、各ユーザが保存した過去のキャラクタ画像に関する情報を含んでもよい。

【0035】

潜在変数は、生成モデルを用いた画像生成に必要な情報であり、訓練時に生成モデルに入力する変数が従う確率分布からサンプリングされたものであってもよい。また、潜在変数は、一例として、特許文献１に開示されている潜在情報であってもよい。また、潜在変数は、特許文献１に開示されているコード又は属性のいずれかを含む情報であってもよい。また、潜在変数は、対応する生成モデルに入力される情報であって、ノイズ、遺伝子、属性又は姿勢のいずれかの情報を含むものであってもよい。

【0036】

≪ユーザ情報記憶部≫
ユーザ情報記憶部１１２には、ゲームサービスのユーザに関するユーザ情報が記憶される。本実施形態におけるユーザ情報は、認証情報及び端末情報を含む。認証情報は、ユーザを認証するために用いる情報である。認証情報の一例は、当該ユーザを識別するユーザＩＤ及び当該ユーザが設定したパスワードである。端末情報は、当該ユーザが利用している情報処理端末２０を識別する識別情報である。端末情報は、例えば、ユーザがゲームサービスを利用可能な端末を１台に限定するために用いられる。

【0037】

≪画像生成部≫
画像生成部１０１は、モデル記憶部１１０に記憶されている生成モデルを用いて、キャラクタ画像を生成する。具体的には、画像生成部１０１は、まず、潜在変数を生成する。次に、画像生成部１０１は、生成された潜在変数を生成モデルに入力することで、キャラクタ画像を生成する。そして、画像生成部１０１は、生成されたキャラクタ画像を、潜在変数及び属性値と関連付けて、画像情報記憶部１１１に記憶する。また、画像生成部１０１は、キャラクタ画像を情報処理端末２０に送信する。

【0038】

生成モデルを用いて画像の属性を調整する方法の詳細は、一例として、下記参考文献２に開示されている。

【0039】

〔参考文献２〕Minjun Li, Yanghua Jin, Huachun Zhu, "Surrogate Gradient Field for Latent Space Manipulation," arXiv:2104.09065, 2021.

【0040】

本実施形態における画像生成部１０１は、現在のキャラクタ画像を進化させた進化後のキャラクタ画像を生成するとき、又は融合相手候補のキャラクタ画像を生成するときに用いられる。進化後のキャラクタ画像を生成するときは、画像生成部１０１は、現在のキャラクタ画像の潜在変数を進化後の属性に対応するように変換することで、潜在変数を生成する。このように潜在変数を生成することで、画像生成部１０１は、現在のキャラクタ画像から属性を変化させた進化後のキャラクタ画像を生成する。

【0041】

融合相手候補のキャラクタ画像を生成するときは、画像生成部１０１は、乱数として潜在変数を生成し、現在のキャラクタ画像において値の大きい所定数の属性の値を大きく変更することで、潜在変数を生成する。画像生成部１０１は、現在のキャラクタ画像において値の大きい所定数の属性は値が大きく、その他の属性は値の変動が小さい乱数を潜在変数として生成してもよい。画像生成部１０１は、例えば、値の大きい順に３個の属性において、値が大きくなり、その他の属性において、値の変動が小さくなるように潜在変数を生成する。このように潜在変数を生成することで、画像生成部１０１は、現在のキャラクタ画像の属性の傾向が維持された融合相手候補のキャラクタ画像を生成する。

【0042】

画像生成部１０１は、訓練済みの生成モデルにより生成した画像を、予め生成したテンプレート画像と合成することで、キャラクタ画像を生成してもよい。すなわち、本実施形態におけるキャラクタ画像は、訓練済みの生成モデルにより生成した画像であってもよいし、訓練済みの生成モデルにより生成した画像と予め生成したテンプレート画像とを合成した画像であってもよい。画像生成部１０１は、一例として、人物の顔又は上半身を表す画像を生成モデルにより生成し、人物の胴体を表すテンプレート画像と合成してもよい。

【0043】

この場合、画像生成部１０１は、以下のようにしてキャラクタ画像を生成する。画像生成部１０１は、まず、潜在変数を生成し、生成された潜在変数を生成モデルに入力することで、顔又は上半身を表す画像を生成する。次に、画像生成部１０１は、生成された画像をパーツ毎に分解し、各パーツに対応するレイヤーに分割された画像を生成する。

【0044】

画像生成部１０１は、一例として、セグメンテーションモデルを用いて、画像をパーツ毎に分解する。この場合、画像生成部１０１は、生成モデルにより生成された画像を、セグメンテーションモデルに入力し、セグメンテーションマップを予測する。画像生成部１０１は、セグメンテーションマップの分類情報に基づいて、パーツ毎に分解された画像を生成する。

【0045】

セグメンテーションモデルは、一例として、ＲＧＢ画像を入力とし、入力された画像にピクセル毎の分類情報を付与した情報を出力する機械学習モデルである。セグメンテーションモデルの構造は、ニューラルネットワークでもよい。

【0046】

画像生成部１０１は、生成された各パーツに対して後処理を行ってもよい。画像生成部１０１は、一例として、インペインティングモデルを用いて、各パーツの隠蔽された部分を補完する。この場合、画像生成部１０１は、生成モデルにより生成された画像又はそれらの画像から切り出した一部の画像を、インペインティングモデルに入力し、各パーツの隠蔽された部分が補完された画像を生成する。

【0047】

インペインティングモデルは、一例として、ＲＧＢ画像及び補完する領域のマスクを入力とし、マスクで指定された領域が補完されたＲＧＢ画像を出力する機械学習モデルである。インペインティングモデルの構造は、ニューラルネットワークでもよいし、その他のコンピュータビジョン手法でもよい。

【0048】

画像生成部１０１は、インペインティングモデルによる補完後の画像に存在しないパーツを生成してもよい。例えば、画像生成部１０１は、生成モデルにより生成された画像に表された人物が目を開いている場合、閉じている目の画像を生成してもよい。

【0049】

続いて、画像生成部１０１は、レイヤーに分割された画像のうち、胴体に対応するレイヤーの画像を、胴体を表すテンプレート画像に入れ替える。このように生成することで、生成モデルにより生成された顔又は上半身を表す画像と予め生成された胴体を表す画像とが調和したキャラクタ画像を生成することができる。

【0050】

画像生成部１０１は、訓練済みの生成モデルを用いて生成したキャラクタ画像に基づいて、キャラクタの動きを表現するキャラクタ画像を生成してもよい。なお、キャラクタの動きを表現するために用いるキャラクタ画像は、訓練済みの生成モデルにより生成した画像であってもよいし、訓練済みの生成モデルにより生成した画像と予め生成したテンプレート画像とを合成した画像であってもよい。画像生成部１０１は、一例として、キャラクタが瞬きする動きを表現したキャラクタ画像を生成してもよい。

【0051】

この場合、画像生成部１０１は、以下のようにしてキャラクタ画像を生成する。画像生成部１０１は、まず、潜在変数を生成し、生成された潜在変数を生成モデルに入力することで、状態が異なる複数のキャラクタ画像を生成する。画像生成部１０１は、一例として、目を開いた状態のキャラクタ画像及び目を閉じた状態のキャラクタ画像を生成する。

【0052】

次に、画像生成部１０１は、生成された各キャラクタ画像をパーツ毎に分解する。また、画像生成部１０１は、生成された各キャラクタ画像から特徴点を検出する。画像生成部１０１は、一例として、上述のセグメンテーションモデルを用いて、各キャラクタ画像をパーツ毎に分解してもよい。

【0053】

続いて、画像生成部１０１は、予め定義した動作テンプレートに従って、キャラクタ画像の各パーツを動作させる。動作テンプレートは、パーツ及び特徴点に基づいてキャラクタの動きを表現した情報である。画像生成部１０１は、一例として、目を開いた状態のキャラクタ画像及び目を閉じた状態のキャラクタ画像を用いて、キャラクタが瞬きする動きを表現したキャラクタ画像を生成することができる。

【0054】

画像生成部１０１は、ある状態のキャラクタ画像に対して、状態を変化させたキャラクタ画像に変換することで、状態が異なる複数のキャラクタ画像を生成してもよい。画像生成部１０１は、一例として、まず、生成モデルに基づいて、目を開いた状態のキャラクタ画像を生成する。次に、画像生成部１０１は、目を開いた状態のキャラクタ画像を訓練済みの変換モデルに入力することで、目を閉じた状態のキャラクタ画像に変換する。この場合、訓練済みの変換モデルは、一例として、目を開いた状態のＲＧＢ画像を入力とし、目を閉じた状態のＲＧＢ画像を出力するように訓練された機械学習モデルである。変換モデルの構造は、ニューラルネットワークでもよい。

【0055】

≪画像融合部≫
画像融合部１０２は、モデル記憶部１１０に記憶されている生成モデルを用いて、少なくとも２つのキャラクタ画像を融合する。具体的には、画像融合部１０２は、まず、情報処理端末２０から現在のキャラクタ画像を示す情報、融合相手のキャラクタ画像を示す情報及び融合比率を表す情報を受信する。

【0056】

次に、画像融合部１０２は、画像情報記憶部１１１に記憶されている現在のキャラクタ画像の潜在変数及び融合相手のキャラクタ画像の潜在変数を読み出す。続いて、画像融合部１０２は、現在のキャラクタ画像の潜在変数と融合相手のキャラクタ画像の潜在変数を融合することで、融合潜在変数を生成する。

【0057】

画像融合部１０２は、一例として、現在のキャラクタ画像の潜在変数と融合相手のキャラクタ画像の潜在変数とを融合比率に従って重み付き加算することで、融合潜在変数を生成する。画像融合部１０２は、一例として、「融合潜在変数＝α＊潜在変数Ａ＋（１－α）＊潜在変数Ｂ」を計算する。ただし、α（０≦α≦１）は融合比率であり、潜在変数Ａは現在のキャラクタ画像の潜在変数であり、潜在変数Ｂは融合相手のキャラクタ画像の潜在変数である。

【0058】

なお、画像融合部１０２は、重み付き加算に加えて、さらに所定の操作を適用することで融合潜在変数を生成してもよい。所定の操作は、潜在変数に対する交叉、突然変異、選択などの遺伝的操作、四則演算、論理演算などの所定の合成演算などであってもよい。

【0059】

次に、画像融合部１０２は、融合潜在変数を生成モデルに入力することで、現在のキャラクタ画像と融合相手のキャラクタ画像とを融合した融合後のキャラクタ画像を生成する。そして、画像融合部１０２は、生成した融合後のキャラクタ画像を、融合潜在変数と関連付けて、画像情報記憶部１１１に記憶する。また、画像融合部１０２は、融合後のキャラクタ画像を情報処理端末２０に送信する。

【0060】

生成モデルを用いて画像を融合する方法の詳細は、一例として、特許文献１に開示されている。なお、画像融合部１０２は、３つ以上の画像を融合して融合画像を生成してもよい。

【0061】

≪画像合成部≫
画像合成部１０３は、キャラクタ画像にアクセサリ画像を合成する。具体的には、画像融合部１０２は、まず、情報処理端末２０から現在のキャラクタ画像及びアクセサリ画像を受信する。次に、画像合成部１０３は、現在のキャラクタ画像にアクセサリ画像を合成することで、合成後のキャラクタ画像を生成する。

【0062】

画像合成部１０３は、アクセサリの種別に応じて、現在のキャラクタ画像における適切な位置にアクセサリ画像を合成する制御を行う。例えば、アクセサリが眼鏡であれば、現在のキャラクタ画像における目、耳及び鼻等のパーツ位置を検出し、検出されたパーツ位置に適合するように眼鏡の画像を合成する。そして、画像合成部１０３は、合成後のキャラクタ画像を情報処理端末２０に送信する。

【0063】

＜情報処理端末＞
図２に示されているように、本実施形態における情報処理端末２０は、表示制御部２００、育成操作部２０１、融合操作部２０２、装着操作部２０３、抽選操作部２０４、課金操作部２０５、対戦操作部２０６、キャラクタ記憶部２１０、タグ情報記憶部２１１及びアイテム記憶部２１２を備える。

【0064】

≪キャラクタ記憶部≫
キャラクタ記憶部２１０には、ユーザが取得したキャラクタ画像に関するキャラクタ情報が記憶される。キャラクタ情報は、キャラクタ画像、及び当該キャラクタ画像のランク並びに経験値を含む。キャラクタ情報は、ユーザが保存した過去のキャラクタ画像に関する情報を含んでもよい。

【0065】

ユーザが複数のキャラクタ画像を保存している場合、キャラクタ情報には、他のキャラクタ情報との関係性を示す情報が含まれる。他のキャラクタ情報との関係性を示す情報は、当該キャラクタが進化により得られた場合には進化前のキャラクタ画像に関するキャラクタを示す情報であり、当該キャラクタが融合により得られた場合には融合前のキャラクタ画像及び融合相手のキャラクタ画像に関するキャラクタを示す情報である。

【0066】

≪タグ情報記憶部≫
タグ情報記憶部２１１には、カテゴリに関する情報が記憶されている。カテゴリに関する情報は、少なくとも、所定のカテゴリそのものを示す情報、所定のカテゴリを間接的に示す情報、所定のカテゴリに分類された情報、又は、所定のカテゴリが付与された情報のいずれか一つを含む。ここで、所定のカテゴリに分類された情報は、所定のカテゴリに分類された単語を表す情報、又は、所定のカテゴリに割り当てられた色を表す情報のいずれかを含んでもよい。

【0067】

本実施形態において、カテゴリに関する情報は、「＃（ハッシュ記号）」が付された単語であり、当該単語は当該カテゴリに割り当てられた色で彩色された図形に表示される。カテゴリに関する情報は単語に限定されず、例えば、所定のカテゴリに分類された記号、図形、画像、動画等であってもよい。以下、カテゴリに関する情報は、「タグ情報」とも呼ぶ。

【0068】

本実施形態における所定のカテゴリは、「歴史学」、「社会学」、「科学」、「雑学」及び「流行学」である。ただし、カテゴリの種類及び個数はこれらに限定されず、任意のカテゴリを設定すればよい。例えば、所定のカテゴリは、キャラクタの進化の方向性を示すものであってもよい。

【0069】

カテゴリには、ゲームサービスの運営管理者等により予め相異なる色が割り当てられている。本実施形態において、例えば、「歴史学」には「赤色」、「社会学」には「青色」、「科学」には「緑色」、「雑学」には「薄黄色」、及び「流行学」には「黄色」が割り当てられる。ただし、カテゴリと色の組み合わせはこれらに限定されず、任意の色を割り当てればよい。カテゴリに割り当てられる色は、単色であってもよいし、グラデーションであってもよいし、連続的に変化する色彩であってもよい。

【0070】

タグ情報は、ゲームサービスの運営管理者等により予め生成され、タグ情報記憶部２１１に記憶される。タグ情報は、所定数の単語を抽出し、それらをカテゴリに分類することで生成される。単語の抽出及び分類は、手動で行ってもよいし、機械学習等の手法を用いて半自動で行ってもよい。

【0071】

機械学習を用いてタグ情報を生成する場合、例えば、以下のようにして行う。まず、既存のシソーラス等の辞書情報から所定数の単語候補を抽出する。次に、抽出した単語候補を各カテゴリに分類する。抽出する単語数は任意でよいが、例えばカテゴリ毎に２００語程度あればよい。

【0072】

続いて、各カテゴリに分類された単語候補の下位概念を辞書情報等から抽出し、同じカテゴリに追加する。本実施形態では、例えば「流行学」を除く４つのカテゴリに単語候補を分類するものとする。次に、各カテゴリに分類された単語候補（下位概念を含む）の類似語を同じカテゴリに追加する。単語候補の類似語は、例えば、学習済みの単語埋め込みモデルに基づいて抽出することができる。生成するタグ情報の数は任意でよいが、例えば、総数で６万件程度あればよい。

【0073】

会話文は、タグ情報に含まれる各単語を、訓練済みの言語処理モデルに入力することで生成することができる。会話文は、文頭や語尾を所定の言い回しに変換してもよい。例えば、言語処理モデルにより生成された会話文の語尾をすべて「デス」に変換する。変換後の文頭又は語尾は、キャラクタのランクや属性値に基づいて異なるものとしてもよい。これにより、生成された会話文の文脈を維持しながら、特定の人格を感得できる会話文に変換することができる。

【0074】

会話文は、所定の時間間隔で再生成してもよい。会話文は、各単語に対して複数生成しておき、キャラクタの属性、ランク又はパラメータに応じて異なる会話文を利用するように構成してもよい。

【0075】

本実施形態におけるタグ情報は、ＳＮＳ３０から抽出してもよい。タグ情報は、ＳＮＳ３０以外の外部の装置又はシステムから抽出してもよい。ＳＮＳ３０からタグ情報を抽出する場合、情報処理端末２０に設定されたアカウントを通じて、ＳＮＳ３０上で流行している単語が抽出される。流行している単語は、ＳＮＳ３０で公開されている投稿に含まれる単語の統計情報に基づいて判定される。例えば、ＳＮＳ３０は、所定の時間単位で投稿数が多い単語を流行しているものと判定してもよいし、前の時間単位と現在の時間単位とで投稿数の上昇率が高い単語を流行しているものと判定してもよい。

【0076】

ＳＮＳ３０から抽出された単語は、所定のカテゴリに分類される。本実施形態では、所定のカテゴリを、例えば「流行学」に分類するものとする。ＳＮＳ３０から抽出された単語は、辞書情報、単語埋め込みモデル等を用いて自動的に所定のカテゴリに分類してもよい。

【0077】

タグ情報は、ユーザの指示に基づいて追加されてもよい。ユーザの指示に基づいてタグ情報を追加する場合、ユーザはカテゴリを特定して単語の追加を指示してもよいし、カテゴリを特定せずに単語を指示してもよい。カテゴリを特定せずに単語の追加が指示された場合、固定のカテゴリに分類してもよいし、自動的にカテゴリを分類してもよい。

【0078】

≪アイテム記憶部≫
アイテム記憶部２１２には、ゲーム内で使用されるアイテム等のオブジェクトに関するアイテム情報が記憶される。アイテム情報は、アイテムの種別、アイテムの属性及びパラメータ、及びアイテムの画像等を含む。本実施形態におけるアイテムは、キャラクタが装着可能なアクセサリ、消費することでキャラクタを融合することが可能となる成長アイテム、及び予め設定した決済手段を通じて購入したポイント等を含む。

【0079】

アクセサリ及び成長アイテムは、ゲーム内で実行可能な抽選を通じて得ることができる。また、アクセサリ及び成長アイテムは、ゲームの進行に従って得ることができる。例えば、アクセサリ又は成長アイテムは、後述する対戦に勝利したときに与えられる。また、アクセサリ又は成長アイテムは、キャラクタ画像が他のユーザにより融合相手とされたときに与えられてもよいし、キャラクタのランクが上昇したときに与えられてもよい。

【0080】

ポイントは、ユーザが予め設定した決済手段を通じて得ることができる。また、ポイントは、ゲームの進行に従って得ることができる。例えば、ＳＮＳ３０を介してキャラクタ画像を公開した場合に所定数のポイントを得られるように構成してもよい。また、例えば、ゲーム開始時に所定数のポイントが与えられてもよいし、１日に１回ゲームを起動した際に所定数のポイントが与えられてもよい。

【0081】

アクセサリは所定の種別に分類されている。ユーザは、種別ごとに１つのアクセサリをキャラクタに装着させることができる。アクセサリの種別は、例えば、衣服、眼鏡、羽、頭飾り、耳飾り、鼻飾り及び動物耳等である。ただし、アクセサリの種別はこれらに限定されず、任意の種別を設定することができる。

【0082】

アクセサリには、属性及びランクが設定されており、属性及びランクに応じたパラメータが決定される。キャラクタにアクセサリを装着することで、アクセサリのパラメータがキャラクタに反映される。対戦において、キャラクタが装着しているアクセサリの属性やパラメータが勝敗に影響を及ぼす。例えば、属性は、組み合わせに応じて強弱が設定されており、水属性のアクセサリを装着すると、火属性のアクセサリを装着したキャラクタと対戦する際にパラメータが相対的に向上する等である。

【0083】

各アクセサリには、希少度が設定されている。抽選においては、希少度の高いアクセサリほど出現率が低く設定されている。本実施形態における希少度は、３段階であるが、希少度の段階数に制限はなく、より多い段階の希少度を設定してもよい。

【0084】

アクセサリは、同種のアクセサリを合成することで、アクセサリのパラメータを強化することも可能である。希少度が高いアクセサリは各パラメータの最大値がより大きく設定されており、より強いアクセサリに育成することが可能となっている。

【0085】

≪表示制御部≫
表示制御部２００は、ユーザによる情報処理システム１に対する操作を受け付けるための画面を、情報処理端末２０の表示装置に表示する制御を行う。表示制御部２００は、情報処理端末２０に予めインストールされたアプリケーションが提供する画面を表示装置に表示してもよいし、情報処理端末２０に予めインストールされたウェブブラウザに、情報処理サーバ１０から提供される画面データを読み込むことで、画面を表示装置に表示してもよい。

【0086】

表示制御部２００は、表示装置に表示された画面に対するユーザの操作に応じて、各機能に対応する処理部を起動する。ユーザの操作により入力された情報があれば、当該情報を各処理部に入力する。また、表示制御部２００は、各処理部が出力する処理結果を受け取り、表示装置に表示された画面に反映する制御を行う。

【0087】

≪育成操作部≫
育成操作部２０１は、育成機能に関して、ユーザの操作に関連する処理を実行する。育成操作部２０１は、主に、（１－１）タグ情報の取得、及び（１－２）キャラクタの進化を実行する。

【0088】

（１－１）タグ情報の取得では、育成操作部２０１は、ユーザの操作に応じてタグ情報を取得する。具体的には、育成操作部２０１は、まず、タグ情報記憶部２１１に記憶されているタグ情報をランダムに取得し、情報処理端末２０の表示装置に表示する。次に、育成操作部２０１は、ユーザの操作に応じて、情報処理端末２０の表示装置に表示されているタグ情報のうち、操作対象とされたタグ情報を取得する。育成操作部２０１は、取得したタグ情報に関する情報をタグ情報記憶部２１１に記憶する。

【0089】

育成操作部２０１は、タグ情報を取得したとき、キャラクタ記憶部２１０に記憶されている経験値に、タグ情報に応じた値を加算する。次に、育成操作部２０１は、経験値が所定の値以上となったか否かを判定する。経験値が所定の値以上となった場合、育成操作部２０１は、キャラクタのランクを上昇させ、（１－２）キャラクタの進化に処理を進める。なお、所定の値は、現在のランクに応じて予め設定されている。

【0090】

（１－２）キャラクタの進化では、育成操作部２０１は、取得したタグ情報に基づいて、キャラクタ画像の属性を変化させたキャラクタ画像を取得する。具体的には、育成操作部２０１は、まず、タグ情報記憶部２１１から取得済みのタグ情報に関する情報を読み出す。次に、育成操作部２０１は、取得済みのタグ情報に基づいて、属性変更データを生成する。属性変更データは、キャラクタ画像の属性を変更するためのデータである。属性変更データは、変更後の属性の絶対値であってもよいし、変更前の属性に対する相対値であってもよい。

【0091】

属性変更データは、取得済みのタグ情報が表すカテゴリに応じて生成される。カテゴリには、キャラクタ画像の各属性に対応する変化量を表す情報が予め設定されている。育成操作部２０１は、取得済みのタグ情報それぞれのカテゴリから各属性の変化量を取得し、それらを積算することで、属性変更データを生成する。なお、育成操作部２０１は、属性変更データを生成した後、タグ情報記憶部２１１に記憶されている取得済みのタグ情報に関する情報を消去する。

【0092】

育成操作部２０１は、現在のキャラクタ画像を示す情報及び属性変更データを情報処理サーバ１０に送信する。情報処理サーバ１０では、画像生成部１０１により進化後のキャラクタ画像が生成される。育成操作部２０１は、情報処理サーバ１０から進化後のキャラクタ画像を受信する。次に、育成操作部２０１は、進化後のキャラクタ画像をキャラクタ記憶部２１０に記憶する。

【0093】

≪融合操作部≫
融合操作部２０２は、融合機能に関して、ユーザの操作に関連する処理を実行する。融合操作部２０２は、主に、（２－１）融合相手の決定、（２－２）融合比率の決定、及び（２－３）キャラクタの融合を実行する。

【0094】

（２－１）融合相手の決定では、融合操作部２０２は、ユーザの操作に応じて、融合相手とするキャラクタ画像を決定する。具体的には、融合操作部２０２は、まず、融合相手のキャラクタ画像を要求する要求信号を情報処理サーバ１０に送信する。情報処理サーバ１０では、画像生成部１０１により複数の融合相手候補のキャラクタ画像が生成される。

【0095】

融合操作部２０２は、情報処理サーバ１０から複数の融合相手候補のキャラクタ画像を受信し、情報処理端末２０の表示装置に表示する。次に、融合操作部２０２は、ユーザの操作に応じて、複数の融合相手候補のキャラクタ画像から融合相手のキャラクタ画像を決定する。融合相手のキャラクタ画像を決定した場合、融合操作部２０２は、（２－２）融合比率の決定に処理を進める。

【0096】

（２－２）融合比率の決定では、融合操作部２０２は、ユーザの操作に応じて、融合比率を決定する。具体的には、融合操作部２０２は、まず、融合比率を決定するための画面を、情報処理端末２０の表示装置に表示する。次に、融合操作部２０２は、ユーザの操作に応じて、融合比率を決定する。融合比率を決定した場合、融合操作部２０２は、（２－３）キャラクタの融合に処理を進める。

【0097】

（２－３）キャラクタの融合では、融合操作部２０２は、現在のキャラクタ画像と融合相手のキャラクタ画像とを融合したキャラクタ画像を取得する。具体的には、融合操作部２０２は、まず、現在のキャラクタ画像を示す情報、融合相手のキャラクタ画像を示す情報及び融合比率を表す情報を情報処理サーバ１０に送信する。情報処理サーバ１０では、画像融合部１０２により融合後のキャラクタ画像が生成される。融合操作部２０２は、情報処理サーバ１０から融合後のキャラクタ画像を受信する。

【0098】

次に、融合操作部２０２は、現在のキャラクタ画像と融合後のキャラクタ画像とを内挿することで、現在のキャラクタ画像から融合後のキャラクタ画像に変化する融合動画を生成する。続いて、融合操作部２０２は、融合後のキャラクタ画像をキャラクタ記憶部２１０に記憶する。

【0099】

本実施形態における融合は、成長アイテムを消費することで行われる。融合操作部２０２は、融合を実行する都度、アイテム記憶部２１２に記憶されている成長アイテムの数を減算する。成長アイテムは抽選機能を通じて得ることができる。また、成長アイテムは、ゲームの進行に従って得られることもある。

【0100】

≪装着操作部≫
装着操作部２０３は、装着機能に関して、ユーザの操作に関連する処理を実行する。装着操作部２０３は、主に、（３－１）アクセサリの決定、及び（３－２）キャラクタの合成を実行する。

【0101】

（３－１）アクセサリの決定では、キャラクタに装着させるアクセサリを決定する。具体的には、装着操作部２０３は、まず、アイテム記憶部２１２に記憶されているアクセサリの一覧を、情報処理端末２０の表示装置に表示する。次に、装着操作部２０３は、ユーザの操作に応じて、合成対象とするアクセサリを決定する。アクセサリを決定した場合、装着操作部２０３は、（３－２）キャラクタの合成に処理を進める。

【0102】

（３－２）キャラクタの合成では、現在のキャラクタ画像にアクセサリ画像を合成したキャラクタ画像を取得する。具体的には、装着操作部２０３は、まず、合成対象とするアクセサリのアクセサリ画像をアイテム記憶部２１２から読み出す。次に、装着操作部２０３は、現在のキャラクタ画像及びアクセサリ画像を情報処理サーバ１０に送信する。情報処理サーバ１０では、画像合成部１０３により合成後のキャラクタ画像が生成される。装着操作部２０３は、情報処理サーバ１０から合成後のキャラクタ画像を受信する。次に、装着操作部２０３は、合成後のキャラクタ画像をキャラクタ記憶部２１０に記憶する。

【0103】

≪抽選操作部≫
抽選操作部２０４は、抽選機能に関して、ユーザの操作に関連する処理を実行する。抽選操作部２０４は、ユーザの操作に応じて、アイテムを獲得するための抽選を実行する。本実施形態における抽選は、ポイントを消費することで行われる。ポイントは課金機能を通じて得ることができる。また、ポイントは、ゲームの進行に従って得られることもある。

【0104】

抽選は、１回ずつ実行することもできるし、複数回（例えば１０回）まとめて実行することもできる。各アイテムには、希少度が設定されており、希少度が高いほど出現率が低く設定されている。複数回の抽選をまとめて実行した場合、希少度が高いアイテムが少なくとも１つ獲得できるように構成してもよい。

【0105】

抽選操作部２０４は、抽選を実行する都度、アイテム記憶部２１２に記憶されているポイントを減算する。また、抽選操作部２０４は、抽選により獲得されたアイテムに関する情報をアイテム記憶部２１２に記憶する。

【0106】

≪課金操作部≫
課金操作部２０５は、課金機能に関して、ユーザの操作に関連する処理を実行する。課金操作部２０５は、ユーザの操作に応じて、予め定められた決済手段を通じてポイントを購入する。課金操作部２０５は、決済金額に応じたポイント数を、アイテム記憶部２１２に記憶されているポイントに加算する。

【0107】

ポイントは、決済金額の単位が複数設定されていてもよい。また、決済金額の単位が大きいほど、より多くのポイントが購入できるように構成してもよい。

【0108】

≪対戦操作部≫
対戦操作部２０６は、対戦機能に関して、ユーザの操作に関連する処理を実行する。対戦操作部２０６は、ユーザの操作に応じて、対戦相手とするキャラクタとの対戦を開始する。対戦操作部２０６は、現在のキャラクタ及び対戦相手のキャラクタそれぞれのスコアを算出する。対戦操作部２０６は、現在のキャラクタのスコアと対戦相手のキャラクタのスコアとを比較し、スコアが高い方のキャラクタが勝利したものと判定する。

【0109】

対戦操作部２０６は、キャラクタの属性及びパラメータ、並びに装着済みのアクセサリの属性及びパラメータに基づいて、スコアを算出する。さらに、対戦操作部２０６は、ユーザがＳＮＳに公開した投稿に対する他のアカウントからの反応に基づいてスコアを算出してもよいし、これらを重み付き加算等で総合したスコアを算出してもよい。

【0110】

対戦は、ゲームサービスの運営管理者等により予め用意された敵キャラクタを順次倒していくストーリーモード、又は他のユーザが保有するキャラクタとの対戦を行い、ランキングを競うＰｖＰ（Player versus Player）モード等、様々なモードを用意してもよい。

【0111】

［情報処理システムのユーザインターフェース］
本開示の一実施形態における情報処理システムのユーザインターフェースについて、図３から図１３を参照しながら説明する。当該ユーザインターフェースは、例えば、情報処理端末２０にインストールされたプログラムが表示装置に表示する操作画面として実現され得る。

【0112】

＜ホーム画面＞
図３は、本実施形態におけるホーム画面の一例を示す図である。ホーム画面は、ユーザが情報処理システム１にログインした後、最初に表示される画面である。ホーム画面は、ユーザがゲームにおける各機能を起動するための起点となる。

【0113】

図３に示されているように、ホーム画面１０００は、キャラクタ表示領域１００１、育成ボタン１０１１、融合ボタン１０１２、アイテム管理ボタン１０１３、抽選ボタン１０１４及びキャラクタ管理ボタン１０１５を有する。

【0114】

ユーザが育成ボタン１０１１を押下すると、後述する育成画面が起動する。ユーザが融合ボタン１０１２を押下すると、後述する融合画面が起動する。ユーザがアイテム管理ボタン１０１３を押下すると、後述するアイテム管理画面が起動する。ユーザが抽選ボタン１０１４を押下すると、後述する抽選画面が起動する。ユーザがキャラクタ管理ボタン１０１５を押下すると、後述するキャラクタ管理画面が起動する。

【0115】

キャラクタ表示領域１００１には、現在のキャラクタ画像に基づいて構築されたキャラクタが表示される。ユーザがキャラクタ表示領域１００１を押下すると、キャラクタとの会話が発生する。

【0116】

図４は、会話発生時のホーム画面の一例を示す図である。図４に示されているように、会話発生時のホーム画面１１００は、タグ情報表示領域１１０１及び会話文表示領域１１０２を有する。

【0117】

タグ情報表示領域１１０１には、過去に取得したタグ情報からランダムに選択されたタグ情報の内容が表示される。タグ情報表示領域１１０１の中心付近には、タグ情報に含まれる単語の先頭に「＃」が付された文字列が表示される。会話文表示領域１１０２には、選択されたタグ情報に含まれる会話文が表示される。

【0118】

タグ情報表示領域１１０１に表示されるタグ情報は、過去に取得したタグ情報のうち所定の条件を満たすものに制限してもよい。制限の一例は、タグ情報を取得した日時による制限である。例えば、タグ情報表示領域１１０１に表示するタグ情報は、過去２４時間以内に取得されたタグ情報から選択されてもよいし、今回ログインしてから取得されたタグ情報から選択されてもよい。

【0119】

タグ情報表示領域１１０１は、タグ情報のカテゴリに割り当てられた色で彩色された図形で表示される。本実施形態における図形は、一例として、泡を模した形状の図形である。ただし、タグ情報を表示する図形は、どのような形状の図形としてもよく、カテゴリに応じて異なる形状の図形としてもよい。

【0120】

＜育成画面＞
図５は、本実施形態における育成画面の一例を示す図である。育成画面は、ユーザがランダムに表示されるタグ情報を取得することでキャラクタを進化させるための画面である。

【0121】

図５に示されているように、育成画面１２００は、１以上のタグ情報表示領域１２０１－１～１２０１－２及び体力値表示領域１２１１を有する。

【0122】

タグ情報表示領域１２０１には、タグ情報記憶部２１１に記憶されているタグ情報からランダムに選択されたタグ情報の内容が表示される。タグ情報表示領域１２０１は、ホーム画面１１００のタグ情報表示領域１１０１と同様に、タグ情報に含まれる単語の先頭に「＃」が付された文字列が中心付近に表示され、タグ情報のカテゴリに割り当てられた色で彩色された図形で表示される。

【0123】

タグ情報表示領域１２０１は、ランダムなタイミングで育成画面１２００に順次表示され、所定のタイミングで育成画面１２００から消去される。タグ情報表示領域１２０１は、表示されてから消去されるまで、育成画面１２００上を移動する。タグ情報表示領域１２０１は、例えば、育成画面１２００の下端から表示され、育成画面１２００の上をランダムに揺れながら上方に移動し、育成画面１２００の上端に到達したときに消去される。本実施形態においては、タグ情報表示領域１２０１が泡を模した形状で表示するため、水中を泡が漂う様子を想起させる動作を行う例を説明したが、タグ情報表示領域１２０１を育成画面１２００に表示する態様は任意に定めればよい。

【0124】

育成画面１２００に表示されるタグ情報表示領域１２０１の数は、複数であってもよい。複数のタグ情報表示領域１２０１を育成画面１２００に表示する場合、各タグ情報表示領域１２０１で表示するタイミングと消去するタイミングとを相異なるものとするとよい。

【0125】

ユーザが育成画面１２００に表示されているタグ情報表示領域１２０１を所定時間押下すると、当該タグ情報表示領域１２０１に対応するタグ情報が取得される。所定時間は任意に定めればよいが、例えば１秒程度でよい。ユーザにより取得されたタグ情報は、タグ情報記憶部２１１に記憶される。

【0126】

ユーザが進化で使用するカテゴリそのものを取得するように構成してもよい。この場合、タグ情報は、所定のカテゴリそのものを示す情報であってもよい。タグ情報表示領域１２０１は、所定のカテゴリに割り当てられた色で彩色された図形のみで表示される。ユーザは、カテゴリそのものを示すタグ情報表示領域１２０１を所定時間押下することで、進化で使用するカテゴリそのものを取得することができる。

【0127】

１つのタグ情報表示領域１２０１が育成画面１２００に表示されている時間（すなわち、育成画面１２００に表示されてからユーザにより取得されることなく消去されるまでの時間）は、例えば、２～３秒とすればよい。

【0128】

体力値表示領域１２１１には、タグ情報を取得することで消費される体力値が表示される。ユーザによりタグ情報が取得されると、体力値がデクリメントされる。体力値が０になると、タグ情報の取得が不可となる。すなわち、体力値は、現時点でユーザが取得可能なタグ情報の数を表している。

【0129】

体力値は、所定の時間を経過するごとに１ずつ増加する。また、体力値は、所定のアイテムを用いることで所定数又は最大数まで増加してもよい。

【0130】

ユーザがタグ情報を取得すると、取得したタグ情報に応じた値がユーザの経験値に加算される。経験値が所定の値以上となると、ユーザのランクが上昇する。ランクが上昇すると、キャラクタの進化が発生する。

【0131】

図６は、進化発生時の育成画面の一例を示す図である。図６（Ａ）は、進化前のキャラクタを表示した育成画面であり、図６（Ｂ）は、進化後のキャラクタを表示した育成画面である。

【0132】

図６に示されているように、進化発生時の育成画面１３００は、キャラクタ表示領域１３０１を有する。図６（Ａ）に示したキャラクタ表示領域１３０１に表示されたキャラクタと、図６（Ｂ）に示したキャラクタ表示領域１３０１に表示されたキャラクタとを比較すると、髪型が変化していることがわかる。

【0133】

キャラクタの進化により変化する属性は、育成画面１２００において取得したタグ情報のカテゴリに基づいて定まる。複数のタグ情報が取得された場合、各カテゴリの数、又は各カテゴリの割合に基づいて、変化する属性、変化量又は変化割合の少なくとも１つが定まる。

【0134】

キャラクタは、髪の色（金髪、赤髪、黒髪・・・等）、目の色（青眼、赤眼、茶眼・・・等）、髪型（長髪、短髪、ツインテール髪・・・等）、肌の色（褐色肌、白色肌・・・等）、表情報（頬赤らめ、笑顔・・・等）等の属性を有している。例えば、金髪をしたキャラクタは、金髪属性の値が高く、他の髪色に関する属性は平均的な値に設定されている。

【0135】

ユーザがあるカテゴリに関する情報を取得したときに、変化する属性、変化量又は変化割合は、一例として、テーブルデータとして保持しておいてもよい。例えば、ユーザがあるカテゴリに関する情報を取得すると、金髪属性に＋０．０５が加算され、茶髪属性に＋０．０５が加算され、黒髪属性に－０．０５が加算されてもよい。ユーザがカテゴリに関する情報を複数取得すると、テーブルに従って各属性の差分が積算されてもよい。

【0136】

キャラクタの属性の変化は、キャラクタ画像の潜在変数に反映される。一例として、あるキャラクタの属性に所定の値が加算された場合、その属性に対応する潜在変数の値に対して所定の値が加算されてもよい。

【0137】

キャラクタのランクが上昇し、キャラクタの進化が発生すると、積算された各属性の差分がキャラクタの属性に適用される。例えば、赤髪属性の差分が＋１００である場合、現在のキャラクタの属性における赤髪属性に＋１００が加算される。そして、差分を適用した後の属性に応じた外観のキャラクタ画像が新たに生成される。

【0138】

例えば、進化前のキャラクタ画像における赤髪属性の値が低い場合、赤髪属性の差分が適用された後であっても外観に大きく反映されないことはあり得る。なお、ユーザが一回の進化では視認できない程度の変化であっても、キャラクタが有する属性の値は確実に上昇しているため、これを繰り返すことで将来的に視認できる程度の変化が発生することはあり得る。

【0139】

＜融合画面＞
図７は、融合相手決定時の融合画面の一例を示す図である。融合画面は、ユーザが決定した融合相手のキャラクタと現在のキャラクタとを融合するための画面である。

【0140】

図７に示されているように、融合相手決定時の融合画面１４００は、キャラクタ表示領域１４０１及び融合相手選択領域１４０２を有する。

【0141】

キャラクタ表示領域１４０１には、現在のキャラクタ画像に基づいて構築されたキャラクタが表示される。融合相手選択領域１４０２には、融合相手候補のキャラクタ画像が表示される。

【0142】

融合相手選択領域１４０２には、複数の融合相手候補のキャラクタ画像のいずれかが表示される。ユーザは融合相手選択領域１４０２に表示される融合相手候補のキャラクタ画像から融合相手として使用するキャラクタ画像を選択することができる。融合相手候補のキャラクタ画像は、現在のキャラクタ画像の潜在変数に基づいて生成したキャラクタ画像、ランダムに生成した潜在変数に基づいて生成したキャラクタ画像、他のユーザが保有するキャラクタ画像のいずれか又は複数を用いてもよい。

【0143】

本実施形態において、ユーザは以下のような操作により、融合相手のキャラクタ画像を決定する。ユーザが融合相手選択領域１４０２を移動させる操作（例えば、スワイプ、ドラッグ等）を行うと、融合相手選択領域１４０２に表示されている融合相手候補のキャラクタ画像が他の融合相手候補のキャラクタ画像に切り替わる。

【0144】

ユーザが融合相手選択領域１４０２を選択する操作（例えば、所定時間の押下等）を行うと、融合相手選択領域１４０２に表示されている融合相手候補のキャラクタ画像が融合相手として決定される。融合相手のキャラクタ画像が決定されると、融合比率を決定するための融合画面が表示される。

【0145】

上記の操作は、融合相手のキャラクタ画像を決定する操作の一例であって、他の操作により融合相手のキャラクタ画像を決定してもよい。例えば、融合画面１４００に融合相手候補のキャラクタ画像それぞれに対応する複数の融合相手選択領域１４０２を表示し、ユーザは１つの融合相手選択領域１４０２を選択する操作を行うことで、融合相手のキャラクタ画像を決定してもよい。

【0146】

図８は、融合比率決定時の融合画面の一例を示す図である。図８に示されているように、融合比率決定時の融合画面１５００は、第１画像表示領域１５０１、第２画像表示領域１５０２、融合比率表示領域１５０３、第１融合比率領域１５０４、第２融合比率領域１５０５及び融合ボタン１５０６を有する。

【0147】

第１画像表示領域１５０１には、現在のキャラクタ画像が表示される。第２画像表示領域１５０２には、融合相手のキャラクタ画像が表示される。融合比率表示領域１５０３は、上下方向に０から１００までの目盛りを有する縦長の図形である。本実施形態における融合比率表示領域１５０３は、一例として、試験管を模した図形である。

【0148】

第１融合比率領域１５０４は、融合時に現在のキャラクタ画像が影響を与える度合いを示す。第２融合比率領域１５０５は、融合時に融合相手のキャラクタ画像が影響を与える度合いを示す。第１融合比率領域１５０４と第２融合比率領域１５０５との境界線１５１１は、融合比率表示領域１５０３の下限と上限との間で周期的に上下動を繰り返す。本実施形態における境界線１５１１は、一例として、水面を模した形状である。なお、境界線１５１１が１回の上下動を行う所要時間は任意に定めればよいが、例えば、２～３秒とすることができる。

【0149】

ユーザが融合ボタン１５０６を押下すると、境界線１５１１の動作が停止する。このとき、境界線１５１１が融合比率表示領域１５０３上で指し示す目盛りの値が、融合比率となる。つまり、融合画面１５００を上下に二分する境界線１５１１の下側の領域の面積が、現在のキャラクタ画像の融合比率を表し、境界線１５１１の上側の領域の面積が、融合相手のキャラクタ画像の融合比率を表している。

【0150】

境界線１５１１が停止している状態で、ユーザが融合ボタン１５０６を再度押下すると、融合比率が決定する。融合比率が決定すると、決定された融合比率に従って、現在のキャラクタ画像と融合相手のキャラクタ画像との融合が行われる。このとき、アイテム記憶部２１２に記憶されている成長アイテムが消費される。

【0151】

融合が完了すると、融合前のキャラクタ画像から融合後のキャラクタ画像に変化する融合動画が表示される。その後、融合後のキャラクタ画像に基づいて構築されたキャラクタがホーム画面１０００に表示される。

【0152】

＜抽選画面＞
図９は、本実施形態における抽選画面の一例を示す図である。抽選画面は、ユーザにアイテムを獲得させる抽選を実行するための画面である。図９（Ａ）は、抽選を実行するための抽選画面であり、図９（Ｂ）は、抽選によりアイテムを獲得したときの抽選画面である。

【0153】

図９（Ａ）に示されているように、抽選を実行するための抽選画面１６００は、単発ボタン１６０１及び十連ボタン１６０２を有する。ユーザが単発ボタン１６０１を押下すると、１回の抽選が行われる。ユーザが十連ボタン１６０２を押下すると、同時に１０回の抽選が行われる。単発ボタン１６０１が押下された際には、既定の出現確率に応じて当選した希少度のアイテムが獲得される。十連ボタン１６０２が押下された際には、少なくとも１つの希少度が高いアイテムが獲得される。

【0154】

図９（Ｂ）に示されているように、アイテムを獲得したときの抽選画面１７００は、当選アイテム表示領域１７０１、再抽選ボタン１７０２及びキャンセルボタン１７０９を有する。当選アイテム表示領域１７０１には、抽選により当選したアイテムの内容が表示される。ユーザが再抽選ボタン１７０２を押下すると、抽選画面１６００で押下されたボタンに対応する回数の抽選が再度行われる。ユーザがキャンセルボタン１７０９を押下すると、抽選画面１７００が閉じ、ホーム画面１０００に戻る。

【0155】

＜アイテム管理画面＞
図１０は、本実施形態におけるアイテム管理画面の一例を示す図である。アイテム管理画面は、ユーザが保有するアイテムを管理するための画面である。

【0156】

図１０に示されているように、本実施形態におけるアイテム管理画面１８００は、キャラクタ表示領域１８０１、種別選択領域１８０２、アイテム表示領域１８０３、保存ボタン１８０４及びポイント表示領域１８０５を有する。

【0157】

キャラクタ表示領域１８０１には、現在のキャラクタ画像に基づいて構築されたキャラクタが表示される。種別選択領域１８０２には、アイテムの各種別に対応するボタンが表示される。アイテム表示領域１８０３には、ユーザが保有しているアイテムが一覧表示される。

【0158】

種別選択領域１８０２において種別を選択すると、アイテム表示領域１８０３に当該種別のアイテムのみが表示される。アイテム表示領域１８０３においてアイテムを選択し、保存ボタン１８０４を押下すると、キャラクタ表示領域１８０１に表示されたキャラクタが当該アイテムを装着した状態に変化する。

【0159】

ポイント表示領域１８０５には、ユーザが保有しているポイントが表示される。ポイント表示領域１８０５は、課金ボタン１８０６を有している。ユーザが課金ボタン１８０６を押下すると、後述の課金画面が表示される。

【0160】

＜キャラクタ管理画面＞
図１１は、本実施形態におけるキャラクタ管理画面の一例を示す図である。キャラクタ管理画面は、ユーザが保存したキャラクタを管理するための画面である。図１１（Ａ）は、キャラクタ画像を一覧表示するキャラクタ管理画面であり、図１１（Ｂ）は、キャラクタ画像をツリー表示するキャラクタ管理画面である。

【0161】

図１１（Ａ）に示されているように、キャラクタ画像を一覧表示するキャラクタ管理画面１９００は、キャラクタ一覧領域１９０１、ツリー表示ボタン１９０２、投稿ボタン１９０３及び保存数表示領域１９０４を有する。

【0162】

キャラクタ一覧領域１９０１には、ユーザにより保存されたキャラクタ画像が一覧表示される。ユーザがツリー表示ボタン１９０２を押下すると、キャラクタ画像をツリー表示するキャラクタ管理画面が表示される。ユーザが投稿ボタン１９０３を押下すると、キャラクタ画像をＳＮＳ３０に投稿するためのＳＮＳ投稿画面が表示される。

【0163】

保存数表示領域１９０４には、キャラクタ画像を保存可能な最大数が表示される。保存数表示領域１９０４は、追加ボタン１９０５を有している。ユーザが追加ボタン１９０５を押下すると、キャラクタ画像を保存可能な最大数が増加する。このとき、アイテム記憶部２１２に記憶されているポイントが所定数だけ消費される。

【0164】

キャラクタ管理画面１９００には、融合ボタンを有してもよい。融合ボタンは、他のユーザのキャラクタ管理画面１９００を開いたときに押下可能となる。ユーザが融合ボタンを押下すると、現在のキャラクタ画像と当該ユーザのキャラクタ画像とを融合することができる。他のユーザのキャラクタ管理画面１９００は、他のユーザを検索するためのユーザ検索画面、又はゲームサービスにより推奨される他のユーザを閲覧するためのユーザ推奨画面等から開くことができる。

【0165】

なお、他のユーザにより融合相手に選択された回数が管理されてもよい。例えば、他のユーザにより融合相手に選択された回数が所定の回数以上となったときに、アイテムやポイントを得られるように構成してもよい。

【0166】

図１１（Ｂ）に示されているように、キャラクタをツリー表示するキャラクタ管理画面２０００は、現在のキャラクタ画像と他のキャラクタ画像との関係性がツリー形状で表示される。キャラクタ画像の関係性は、キャラクタの進化及び融合を含む。ツリー表示において、進化による関係性を有する複数のキャラクタ画像２００１は、鉛直方向に接続される。一方、融合による関係性を有する複数のキャラクタ画像２００２は、水平方向に接続される。

【0167】

キャラクタ管理画面１９００又は２０００に表示されたキャラクタ画像は、現在のキャラクタ画像として復元することができる。つまり、過去のキャラクタ画像に戻ってキャラクタの育成を再開することが可能となっている。

【0168】

図１２は、本実施形態におけるＳＮＳ投稿画面の一例を示す図である。ＳＮＳ投稿画面は、ＳＮＳ３０にキャラクタ画像を投稿するための画面である。図１２に示されているように、本実施形態におけるＳＮＳ投稿画面２１００は、会話発生時のホーム画面１１００のスクリーンショットが添付され、本文に会話文とゲームサービスを表す文字列（＃○○○）が記載された投稿を、ＳＮＳ３０で公開する。なお、ゲームサービスを表す文字列は、ＳＮＳ３０において検索を容易とするために投稿に付される文字列である。

【0169】

ＳＮＳ投稿画面２１００により投稿される内容は上記に限定されない。例えば、ＳＮＳ投稿画面２１００は、会話発生時のスクリーンショットに代えて、融合時の融合動画を投稿してもよい。

【0170】

＜課金画面＞
図１３は、本実施形態における課金画面の一例を示す図である。課金画面は、ユーザがポイントを購入するための画面である。

【0171】

図１３に示されているように、本実施形態における課金画面２２００は、決済額が異なる複数の課金ボタン２２０１～２２０５を有する。課金ボタンの数及び各課金ボタンで購入可能なポイント数は、任意に設定すればよい。

【0172】

ユーザによりいずれかの課金ボタンが押下されると、予め定められた決済手段を通じて、当該課金ボタンに対応する金額が決済される。決済が正常に完了すると、決済金額に応じたポイント数が、ユーザが保有しているポイントに加算される。

【0173】

［情報処理方法の処理手順］
本開示の一実施形態における情報処理方法の処理手順について、図１４から図１７を参照しながら説明する。図１４は、情報処理方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。

【0174】

ステップＳ１において、情報処理サーバ１０の画像生成部１０１は、初期状態のキャラクタ画像を生成する。本実施形態において、初期状態のキャラクタ画像は、予め生成したキャラクタ画像を共通して使用する。すなわち、初期状態では、すべてのユーザのキャラクタ画像は同一となる。予め生成するキャラクタ画像は、属性値がすべて同一であり、中間的な外観のキャラクタ画像としてもよい。

【0175】

初期状態のキャラクタ画像は、ランダムに生成された潜在変数に基づいて生成してもよい。この場合、各ユーザの初期状態のキャラクタ画像は、ユーザ毎に異なるものとなる。

【0176】

なお、本実施形態における情報処理サーバ１０は、ユーザの指示により任意に取得される情報に基づいて属性を変更し、かつ、訓練済みの生成モデルにより進化後のキャラクタ画像を生成する。また、ユーザの指示により他のキャラクタ画像と融合することで、キャラクタ画像の外観は様々に変化する。そのため、初期状態でキャラクタ画像が同一であっても、ゲームの進行に応じて育成されたキャラクタの外観は様々に変化したものとなる。したがって、初期状態のキャラクタ画像が同一であっても他のユーザと同じようなキャラクタに育成されることはない。

【0177】

ステップＳ２において、情報処理端末２０の表示制御部２００は、ホーム画面１０００を表示装置に表示する。表示制御部２００は、ホーム画面１０００に対するユーザの指示に応じて、実行する機能を判定する。具体的には、図３に示したホーム画面１０００において押下されたボタンに応じて、当該ボタンに対応する情報処理を実行する。

【0178】

表示制御部２００は、育成ボタン１０１１が押下された場合、ステップＳ３に処理を進める。表示制御部２００は、融合ボタン１０１２が押下された場合、ステップＳ４に処理を進める。表示制御部２００は、アイテム管理ボタン１０１３が押下された場合、ステップＳ５に処理を進める。表示制御部２００は、抽選ボタン１０１４が押下された場合、ステップＳ６に処理を進める。

【0179】

ステップＳ３において、情報処理端末２０の育成操作部２０１は、ユーザの指示に応じて、タグ情報を取得する。次に、育成操作部２０１は、キャラクタのランクが上昇したか否かを判定する。ランクが上昇した場合、育成操作部２０１は、属性変更データを生成し、現在のキャラクタ画像を示す情報と共に情報処理サーバ１０に送信する。

【0180】

情報処理サーバ１０の画像生成部１０１は、情報処理端末２０から現在のキャラクタ画像を示す情報及び属性変更データを受信する。次に、画像生成部１０１は、現在のキャラクタ画像の潜在変数を属性変更データに基づいて変換する。続いて、画像生成部１０１は、変換された潜在変数を生成モデルに入力することで、進化後のキャラクタ画像を生成する。そして、画像生成部１０１は、進化後のキャラクタ画像を情報処理端末２０に送信する。

【0181】

情報処理端末２０の育成操作部２０１は、情報処理サーバ１０から進化後のキャラクタ画像を受信する。次に、育成操作部２０１は、進化後のキャラクタ画像をキャラクタ記憶部２１０に記憶する。続いて、育成操作部２０１は、進化後のキャラクタ画像を表示制御部２００に送る。表示制御部２００は、進化後のキャラクタ画像に基づいてキャラクタを構築し、表示装置に表示されているキャラクタを更新する。

【0182】

ステップＳ４において、情報処理端末２０の融合操作部２０２は、情報処理サーバ１０から融合相手候補のキャラクタ画像を取得する。次に、融合操作部２０２は、ユーザの指示に応じて、融合相手のキャラクタ画像を決定する。続いて、融合操作部２０２は、ユーザの指示に応じて、融合比率を決定する。そして、融合操作部２０２は、現在のキャラクタ画像を示す情報、融合相手のキャラクタ画像を示す情報及び融合比率を表す情報を情報処理サーバ１０に送信する。

【0183】

情報処理サーバ１０の画像融合部１０２は、情報処理端末２０から現在のキャラクタ画像を示す情報、融合相手のキャラクタ画像を示す情報及び融合比率を表す情報を受信する。次に、画像融合部１０２は、融合比率に従って、現在のキャラクタ画像の潜在変数と融合相手のキャラクタ画像の潜在変数とを融合し、融合潜在変数を生成する。続いて、画像融合部１０２は、融合潜在変数を生成モデルに入力することで、融合後のキャラクタ画像を生成する。そして、画像融合部１０２は、融合後のキャラクタ画像を情報処理端末２０に送信する。

【0184】

情報処理端末２０の融合操作部２０２は、情報処理サーバ１０から融合後のキャラクタ画像を受信する。次に、融合操作部２０２は、融合後のキャラクタ画像をキャラクタ記憶部２１０に記憶する。続いて、融合操作部２０２は、融合後のキャラクタ画像を表示制御部２００に送る。表示制御部２００は、融合後のキャラクタ画像に基づいてキャラクタを構築し、表示装置に表示されているキャラクタを更新する。

【0185】

ステップＳ５において、情報処理端末２０の装着操作部２０３は、ユーザの指示に応じて、合成対象とするアクセサリを決定する。次に、装着操作部２０３は、現在のキャラクタ画像及びアクセサリ画像を情報処理サーバ１０に送信する。

【0186】

情報処理サーバ１０の画像合成部１０３は、現在のキャラクタ画像及びアクセサリ画像を情報処理端末２０から受信する。次に、画像合成部１０３は、現在のキャラクタ画像にアクセサリ画像を合成することで、合成後のキャラクタ画像を生成する。そして、画像合成部１０３は、合成後のキャラクタ画像を情報処理端末２０に送信する。

【0187】

情報処理端末２０の装着操作部２０３は、情報処理サーバ１０から合成後のキャラクタ画像を受信する。次に、装着操作部２０３は、合成後のキャラクタ画像をキャラクタ記憶部２１０に記憶する。続いて、装着操作部２０３は、受信したキャラクタ画像を表示制御部２００に送る。表示制御部２００は、合成後のキャラクタ画像に基づいてキャラクタを構築し、表示装置に表示されているキャラクタを更新する。

【0188】

ステップＳ６において、情報処理端末２０の抽選操作部２０４は、ユーザの指示に応じて、アイテムを獲得するための抽選を実行する。抽選操作部２０４は、抽選により獲得されたアイテムに関する情報をアイテム記憶部２１２に記憶する。

【0189】

なお、ステップＳ５又はＳ６において、装着操作部２０３又は抽選操作部２０４は、ユーザの指示に応じて、ポイントを購入することもできる。ユーザによりポイントを購入する操作が行われた場合、装着操作部２０３又は抽選操作部２０４は、ステップＳ７に処理を進める。

【0190】

ステップＳ７において、情報処理端末２０の課金操作部２０５は、ユーザの指示に応じて、予め定められた決済手段を通じてポイントを購入する。課金操作部２０５は、決済金額に応じたポイント数を、アイテム記憶部２１２に記憶されているポイントに加算する。

【0191】

＜育成処理の手順＞
本開示の一実施形態における育成処理（図１４のステップＳ３）の詳細な手順について、図１５を参照しながら説明する。図１５は、育成処理の手順の一例を示すフローチャートである。

【0192】

ステップＳ３－１において、情報処理端末２０の育成操作部２０１は、タグ情報記憶部２１１に記憶されているタグ情報をランダムに取得する。次に、育成操作部２０１は、取得したタグ情報を、情報処理端末２０の表示装置に表示する。

【0193】

ステップＳ３－２において、情報処理端末２０の育成操作部２０１は、ユーザの指示に応じて、情報処理端末２０の表示装置に表示されているタグ情報のうち、操作対象とされたタグ情報を取得する。次に、育成操作部２０１は、取得されたタグ情報に関する情報をタグ情報記憶部２１１に記憶する。また、育成操作部２０１は、タグ情報記憶部２１１に記憶されているタグ情報のうち、取得されたタグ情報に取得済みを表すフラグを設定する。

【0194】

ステップＳ３－３において、情報処理端末２０の育成操作部２０１は、取得したタグ情報に応じた値を、キャラクタ記憶部２１０に記憶されている経験値に加算する。タグ情報を取得したときに加算される経験値は、一律であってもよいし、カテゴリや単語に応じて変動してもよい。

【0195】

ステップＳ３－４において、情報処理端末２０の育成操作部２０１は、キャラクタ記憶部２１０に記憶されている経験値が所定の値以上となったか否かを判定する。なお、所定の値は、キャラクタの現在のランクに応じて予め設定されている。経験値が所定の値以上となった場合（ＹＥＳ）、育成操作部２０１は、ステップＳ３－５に処理を進める。経験値が所定の値未満である場合（ＮＯ）、育成操作部２０１は、ステップＳ３－１に処理を戻す。

【0196】

ステップＳ３－５において、情報処理端末２０の育成操作部２０１は、タグ情報記憶部２１１に記憶されている取得済みのタグ情報に関する情報を読み出す。次に、育成操作部２０１は、取得済みのタグ情報に基づいて、属性変更データを生成する。続いて、育成操作部２０１は、タグ情報記憶部２１１に記憶されている取得済みのタグ情報に関する情報を消去する。そして、育成操作部２０１は、現在のキャラクタ画像を示す情報及び属性変更データを情報処理サーバ１０に送信する。

【0197】

ステップＳ３－６において、情報処理サーバ１０の画像生成部１０１は、情報処理端末２０から現在のキャラクタ画像を示す情報及び属性変更データを受信する。次に、画像生成部１０１は、画像情報記憶部１１１に記憶されている現在のキャラクタ画像の潜在変数及び属性値を読み出す。次に、画像生成部１０１は、受け付けた属性変更データに応じるように、現在のキャラクタ画像の潜在変数を変換する。

【0198】

ステップＳ３－７において、情報処理サーバ１０の画像生成部１０１は、ステップＳ３－６において変換された潜在変数を生成モデルに入力することで、属性が変更された進化後のキャラクタ画像を生成する。次に、画像生成部１０１は、進化後のキャラクタ画像を、変換された潜在変数及び変更後の属性値と関連付けて、画像情報記憶部１１１に記憶する。また、画像生成部１０１は、進化後のキャラクタ画像を情報処理端末２０に送信する。

【0199】

ステップＳ３－８において、情報処理端末２０の育成操作部２０１は、情報処理サーバ１０から進化後のキャラクタ画像を受信する。次に、育成操作部２０１は、進化後のキャラクタ画像をキャラクタ記憶部２１０に記憶する。続いて、育成操作部２０１は、進化後のキャラクタ画像を表示制御部２００に送る。表示制御部２００は、進化後のキャラクタ画像に基づいてキャラクタを構築し、情報処理端末２０の表示装置に表示されているキャラクタを更新する。

【0200】

なお、上記の育成処理の一例では、タグ情報を取得することで加算される経験値が所定の値以上となったときに、進化後のキャラクタ画像を生成する例を説明した。ここで、経験値の判定を行わず、タグ情報を取得する都度、取得したタグ情報に基づいて属性を変更した進化後のキャラクタ画像を生成してもよい。

【0201】

＜融合処理の手順＞
本開示の一実施形態における融合処理（図１４のステップＳ４）の詳細な手順について、図１６を参照しながら説明する。図１６は、融合処理の手順の一例を示すフローチャートである。

【0202】

ステップＳ４－１において、情報処理端末２０の融合操作部２０２は、融合相手のキャラクタ画像を要求する要求信号を情報処理サーバ１０に送信する。当該要求信号には、現在のキャラクタ画像を示す情報が含まれる。

【0203】

ステップＳ４－２において、情報処理サーバ１０の画像生成部１０１は、情報処理端末２０から要求信号を受信する。次に、画像生成部１０１は、現在のキャラクタ画像の潜在変数に基づいて、融合相手候補のキャラクタ画像の潜在変数を生成する。例えば、画像生成部１０１は、複数の潜在変数を乱数として生成する。続いて、画像生成部１０１は、生成した複数の潜在変数を、現在のキャラクタ画像の属性の傾向と一致するように変換する。

【0204】

次に、画像生成部１０１は、生成した各潜在変数を生成モデルに入力することで、１つ以上の融合相手候補のキャラクタ画像を生成する。続いて、画像生成部１０１は、生成した融合相手候補のキャラクタ画像を画像情報記憶部１１１に記憶する。そして、画像生成部１０１は、生成した融合相手候補のキャラクタ画像を情報処理端末２０に送信する。

【0205】

融合相手候補のキャラクタ画像は、画像生成部１０１により新たに生成しなくてもよく、既存のキャラクタ画像を用いてもよい。既存のキャラクタ画像は、一例として、画像情報記憶部１１１に記憶されているキャラクタ画像から所定の基準に基づいて選択された画像、又は他のユーザが保有するキャラクタ画像から選択された画像等である。

【0206】

ステップＳ４－３において、情報処理端末２０の融合操作部２０２は、情報処理サーバ１０から１つ以上の融合相手候補のキャラクタ画像を受信する。次に、融合操作部２０２は、受信した融合相手候補のキャラクタ画像を情報処理端末２０の表示装置に表示する。

【0207】

ステップＳ４－４において、情報処理端末２０の融合操作部２０２は、融合相手候補のキャラクタ画像が複数である場合、ユーザの指示に応じて、複数の融合相手候補のキャラクタ画像のうち、融合相手とするキャラクタ画像を決定する。融合相手候補のキャラクタ画像が１つである場合、融合操作部２０２は、そのキャラクタ画像と融合を行うか否かを、ユーザの指示に応じて決定する。

【0208】

ステップＳ４－５において、情報処理端末２０の融合操作部２０２は、ユーザの指示に応じて、現在のキャラクタ画像と融合相手のキャラクタ画像との融合比率を決定する。次に、融合操作部２０２は、現在のキャラクタ画像を示す情報、融合相手のキャラクタ画像を示す情報及び融合比率を表す情報を情報処理サーバ１０に送信する。

【0209】

ステップＳ４－６において、情報処理サーバ１０の画像融合部１０２は、情報処理端末２０から現在のキャラクタ画像を示す情報、融合相手のキャラクタ画像を示す情報及び融合比率を表す情報を受信する。次に、画像融合部１０２は、画像情報記憶部１１１に記憶されている現在のキャラクタ画像の潜在変数及び融合相手のキャラクタ画像の潜在変数を読み出す。続いて、画像融合部１０２は、融合比率に従って、現在のキャラクタ画像の潜在変数と融合相手のキャラクタ画像の潜在変数とを融合することで、融合潜在変数を生成する。

【0210】

ステップＳ４－７において、情報処理サーバ１０の画像融合部１０２は、ステップＳ４－６において生成した融合潜在変数を生成モデルに入力することで、現在のキャラクタ画像と融合相手のキャラクタ画像とを融合した融合後のキャラクタ画像を生成する。次に、画像融合部１０２は、融合後のキャラクタ画像を、融合潜在変数と関連付けて、画像情報記憶部１１１に記憶する。また、画像融合部１０２は、融合後のキャラクタ画像を情報処理端末２０に送信する。

【0211】

ステップＳ４－８において、情報処理端末２０の融合操作部２０２は、融合後のキャラクタ画像を情報処理サーバ１０から受信する。次に、画像融合部１０２は、融合後のキャラクタ画像をキャラクタ記憶部２１０に記憶する。

【0212】

続いて、融合操作部２０２は、現在のキャラクタ画像と融合後のキャラクタ画像とを内挿することで、現在のキャラクタ画像から融合後のキャラクタ画像に変化する融合動画を生成する。次に、融合操作部２０２は、融合動画を表示制御部２００に送る。表示制御部２００は、融合動画を情報処理端末２０の表示装置に表示する。

【0213】

ステップＳ４－９において、情報処理端末２０の融合操作部２０２は、融合後のキャラクタ画像を表示制御部２００に送る。表示制御部２００は、融合後のキャラクタ画像に基づいてキャラクタを構築し、情報処理端末２０の表示装置に表示されているキャラクタを更新する。

【0214】

＜装着処理の手順＞
本開示の一実施形態における装着処理（図１４のステップＳ５）の詳細な手順について、図１７を参照しながら説明する。図１７は、装着処理の手順の一例を示すフローチャートである。

【0215】

ステップＳ５－１において、情報処理端末２０の装着操作部２０３は、アイテム記憶部２１２に記憶されているアクセサリに関する情報を読み出す。次に、装着操作部２０３は、アクセサリの一覧を情報処理端末２０の表示装置に表示する。

【0216】

ステップＳ５－２において、情報処理端末２０の装着操作部２０３は、ユーザの指示に応じて、合成対象とするアクセサリを決定する。次に、装着操作部２０３は、合成対象とするアクセサリのアクセサリ画像をアイテム記憶部２１２から読み出す。そして、装着操作部２０３は、現在のキャラクタ画像及びアクセサリ画像を情報処理サーバ１０に送信する。

【0217】

ステップＳ５－３において、情報処理サーバ１０の画像合成部１０３は、情報処理端末２０から現在のキャラクタ画像及びアクセサリ画像を受信する。次に、画像合成部１０３は、現在のキャラクタ画像にアクセサリ画像を合成することで、合成後のキャラクタ画像を生成する。画像合成部１０３は、合成後のキャラクタ画像を情報処理端末２０に送信する。

【0218】

ステップＳ５－４において、情報処理端末２０の装着操作部２０３は、情報処理サーバ１０から合成後のキャラクタ画像を受信する。次に、装着操作部２０３は、合成後のキャラクタ画像を表示制御部２００に送る。表示制御部２００は、合成後のキャラクタ画像に基づいてキャラクタを構築し、情報処理端末２０の表示装置に表示されているキャラクタを更新する。

【0219】

［補足］
上記の実施形態で説明した、各機能における情報処理サーバ１０と情報処理端末２０との連携方法は一例である。上記の実施形態において、情報処理サーバ１０が行う情報処理を、情報処理端末２０が実行してもよく、情報処理端末２０が行う情報処理を、情報処理サーバ１０が実行してもよい。例えば、情報処理端末２０は、画面の表示及び画面操作の受付のみを行い、情報処理サーバ１０は、属性変更データを生成してもよい。また、例えば、情報処理端末２０が潜在変数の生成やキャラクタ画像の生成を行ってもよい。

【0220】

本実施形態における情報処理サーバ１０及び情報処理端末２０は、少なくとも１つのメモリと、少なくとも１つのプロセッサとで構成されてもよい。この場合、少なくとも１つのプロセッサは、少なくとも１つのメモリへの各種データの記憶や少なくとも１つのメモリからの各種データの取得を制御することができる。また、少なくとも１つのプロセッサは、表示装置に表示する画面を制御してもよい。

【0221】

［まとめ］
本実施形態によれば、様々に外観が変化するキャラクタを育成可能な装置を提供することができる。また、本実施形態における情報処理サーバ１０及び情報処理端末２０を用いることにより、様々に外観が変化するキャラクタを育成可能なサービスを提供することができる。

【0222】

本実施形態における情報処理システムでは、カテゴリに関する情報が情報処理端末２０の表示装置にランダムに表示され、ユーザの指示に応じて任意の情報が取得される。情報処理サーバ１０は、ユーザにより取得された情報に基づいて、キャラクタ画像の潜在変数の属性値を調整し、新たなキャラクタ画像を生成する。したがって、本実施形態における情報処理システムによれば、ユーザの指示に応じて様々に外観が変化するキャラクタを育成することができる。

【0223】

本実施形態における情報処理システムでは、情報処理サーバ１０は、訓練済みの生成モデルを用いてキャラクタ画像を生成する。訓練済みの生成モデルでは、画像生成に用いるノイズにより、生成される画像のランダム性を調整することが可能である。したがって、訓練済みの生成モデルを用いてキャラクタ画像を生成することで、属性値が同一であっても同一の画像が生成されることがないように構成することができる。したがって、本実施形態における情報処理システムによれば、訓練済みの生成モデルに基づいて様々に外観が変化するキャラクタを育成することができる。

【0224】

本実施形態における情報処理システムでは、現在のキャラクタ画像の潜在変数と他のキャラクタ画像の潜在変数とを融合した融合潜在変数に基づいて、融合後のキャラクタ画像を生成する。したがって、本実施形態における情報処理システムによれば、複数のキャラクタ画像を融合した外観を有するキャラクタを育成することができる。

【0225】

本実施形態における情報処理システムでは、抽選やゲームの進行に応じて入手できるアクセサリをキャラクタに装着させることで、現在のキャラクタ画像にアクセサリ画像を合成したキャラクタ画像を生成する。したがって、本実施形態における情報処理システムによれば、ユーザが獲得したアクセサリを装着した外観を有するキャラクタを育成することができる。

【0226】

本実施形態における情報処理サーバ１０は、カテゴリに関する情報を取得し、カテゴリに関する情報に基づいて、現在のキャラクタ画像の潜在変数から新たな潜在変数を生成し、生成した潜在変数と生成モデルとに基づいて、進化後のキャラクタ画像を生成することができる。

【0227】

本実施形態における情報処理サーバ１０は、取得されたカテゴリに関する情報が第１のカテゴリに関する情報である場合に生成される潜在変数と、取得されたカテゴリに関する情報が第２のカテゴリに関する情報である場合に生成される潜在変数とを、異なる潜在変数とすることができる。生成される各潜在変数は、現在のキャラクタ画像の潜在変数からの変化量、変化割合又は変化対象のいずれか１つが異なる潜在変数とすることができる。

【0228】

本実施形態における情報処理サーバ１０は、取得されたカテゴリに関する情報が複数のカテゴリを示す情報を含むとき、複数のカテゴリに基づいて、新たな潜在変数を生成することができる。新たな潜在変数は、少なくとも複数のカテゴリに含まれる各カテゴリの数又は複数のカテゴリに対する各カテゴリの割合のいずれか１つに基づいて生成することができる。

【0229】

本実施形態における情報処理サーバ１０は、現在のキャラクタ画像の潜在変数と融合相手のキャラクタ画像の潜在変数とを融合した融合潜在変数と、生成モデルとに基づいて、融合後のキャラクタ画像を生成することができる。融合潜在変数は、ユーザによる操作に応じて決定された融合比率に従って生成することができる。

【0230】

本実施形態における情報処理サーバ１０は、進化後のキャラクタ画像の潜在変数と融合相手のキャラクタ画像の潜在変数とを融合した融合潜在変数と、生成モデルとに基づいて、融合後のキャラクタ画像を生成することができる。融合相手のキャラクタ画像の潜在変数は、進化後のキャラクタ画像の潜在変数に基づいて生成された潜在変数とすることができる。融合潜在変数は、ユーザによる操作に応じて決定された融合比率に従って生成することができる。

【0231】

本実施形態における情報処理サーバ１０は、生成モデルが出力した画像と予め用意したテンプレート画像とを合成することでキャラクタ画像を生成することができる。

【0232】

本実施形態における情報処理端末２０は、現在のキャラクタ画像を表示装置に表示し、カテゴリに関する情報をユーザの指示に基づいて取得し、カテゴリに関する情報に基づいて生成された進化後のキャラクタ画像を取得し、進化後のキャラクタ画像を表示装置に表示する。進化後のキャラクタ画像は、カテゴリに関する情報に基づいて、現在のキャラクタ画像の潜在変数から生成された新たな潜在変数と生成モデルとに基づいて生成された画像とすることができる。

【0233】

本実施形態における情報処理端末２０は、融合相手のキャラクタ画像を表示装置に表示し、進化後のキャラクタ画像と融合相手のキャラクタ画像とを融合した融合後のキャラクタ画像を取得し、融合後のキャラクタ画像を表示装置に表示することができる。融合相手のキャラクタ画像は、進化後のキャラクタ画像の潜在変数に基づいて生成された画像とすることができる。

【0234】

本実施形態における情報処理端末２０は、融合後のキャラクタ画像は、進化後の潜在変数と融合相手のキャラクタ画像の潜在変数とを融合した融合潜在変数と、生成モデルとに基づいて生成された画像とすることができる。融合潜在変数は、ユーザによる操作に応じて決定した融合比率に従って、進化後の潜在変数と融合相手の潜在変数とを融合した潜在変数とすることができる。

【0235】

［情報処理装置のハードウェア構成］
前述した実施形態における各装置（情報処理サーバ１０及び情報処理端末２０）の一部又は全部は、ハードウェアで構成されていてもよいし、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等が実行するソフトウェア（プログラム）の情報処理で構成されてもよい。ソフトウェアの情報処理で構成される場合には、前述した実施形態における各装置の少なくとも一部の機能を実現するソフトウェアを、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc-Read Only Memory）、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等の非一時的な記憶媒体（非一時的なコンピュータ可読媒体）に収納し、コンピュータに読み込ませることにより、ソフトウェアの情報処理を実行してもよい。また、通信ネットワークを介して当該ソフトウェアがダウンロードされてもよい。さらに、ソフトウェアの処理の全部又は一部がＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の回路に実装されることにより、当該ソフトウェアによる情報処理がハードウェアにより実行されてもよい。

【0236】

ソフトウェアを収納する記憶媒体は、光ディスク等の着脱可能なものでもよいし、ハードディスク、メモリ等の固定型の記憶媒体であってもよい。また、記憶媒体は、コンピュータ内部に備えられてもよいし（主記憶装置、補助記憶装置等）、コンピュータ外部に備えられてもよい。

【0237】

図１８は、前述した実施形態における各装置（情報処理サーバ１０及び情報処理端末２０）のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。各装置は、一例として、プロセッサ７１と、主記憶装置７２（メモリ）と、補助記憶装置７３（メモリ）と、ネットワークインタフェース７４と、デバイスインタフェース７５と、を備え、これらがバス７６を介して接続されたコンピュータ７として実現されてもよい。

【0238】

図１８のコンピュータ７は、各構成要素を一つ備えているが、同じ構成要素を複数備えていてもよい。また、図１８では、１台のコンピュータ７が示されているが、ソフトウェアが複数台のコンピュータにインストールされて、当該複数台のコンピュータそれぞれがソフトウェアの同一の又は異なる一部の処理を実行してもよい。この場合、コンピュータそれぞれがネットワークインタフェース７４等を介して通信して処理を実行する分散コンピューティングの形態であってもよい。つまり、前述した実施形態における各装置（情報処理サーバ１０及び情報処理端末２０）は、１又は複数の記憶装置に記憶された命令を１台又は複数台のコンピュータが実行することで機能を実現するシステムとして構成されてもよい。また、端末から送信された情報をクラウド上に設けられた１台又は複数台のコンピュータで処理し、この処理結果を端末に送信するような構成であってもよい。

【0239】

前述した実施形態における各装置（情報処理サーバ１０及び情報処理端末２０）の各種演算は、１又は複数のプロセッサを用いて、又はネットワークを介した複数台のコンピュータを用いて、並列処理で実行されてもよい。また、各種演算が、プロセッサ内に複数ある演算コアに振り分けられて、並列処理で実行されてもよい。また、本開示の処理、手段等の一部又は全部は、ネットワークを介してコンピュータ７と通信可能なクラウド上に設けられたプロセッサ及び記憶装置の少なくとも一方により実現されてもよい。このように、前述した実施形態における各装置は、１台又は複数台のコンピュータによる並列コンピューティングの形態であってもよい。

【0240】

プロセッサ７１は、少なくともコンピュータの制御又は演算のいずれかを行う電子回路（処理回路、Processing circuit、Processing circuitry、ＣＰＵ、ＧＰＵ、ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣ等）であってもよい。また、プロセッサ７１は、汎用プロセッサ、特定の演算を実行するために設計された専用の処理回路又は汎用プロセッサと専用の処理回路との両方を含む半導体装置のいずれであってもよい。また、プロセッサ７１は、光回路を含むものであってもよいし、量子コンピューティングに基づく演算機能を含むものであってもよい。

【0241】

プロセッサ７１は、コンピュータ７の内部構成の各装置等から入力されたデータやソフトウェアに基づいて演算処理を行ってもよく、演算結果や制御信号を各装置等に出力してもよい。プロセッサ７１は、コンピュータ７のＯＳ（Operating System）や、アプリケーション等を実行することにより、コンピュータ７を構成する各構成要素を制御してもよい。

【0242】

前述した実施形態における各装置（情報処理サーバ１０及び情報処理端末２０）は、１又は複数のプロセッサ７１により実現されてもよい。ここで、プロセッサ７１は、１チップ上に配置された１又は複数の電子回路を指してもよいし、２つ以上のチップあるいは２つ以上のデバイス上に配置された１又は複数の電子回路を指してもよい。複数の電子回路を用いる場合、各電子回路は有線又は無線により通信してもよい。

【0243】

主記憶装置７２は、プロセッサ７１が実行する命令及び各種データ等を記憶してもよく、主記憶装置７２に記憶された情報がプロセッサ７１により読み出されてもよい。補助記憶装置７３は、主記憶装置７２以外の記憶装置である。なお、これらの記憶装置は、電子情報を格納可能な任意の電子部品を意味するものとし、半導体のメモリでもよい。半導体のメモリは、揮発性メモリ又は不揮発性メモリのいずれでもよい。前述した実施形態における各装置（情報処理サーバ１０及び情報処理端末２０）において各種データ等を保存するための記憶装置は、主記憶装置７２又は補助記憶装置７３により実現されてもよく、プロセッサ７１に内蔵される内蔵メモリにより実現されてもよい。例えば、前述した実施形態における各記憶部（モデル記憶部１１０、画像情報記憶部１１１、ユーザ情報記憶部１１２、キャラクタ記憶部２１０、タグ情報記憶部２１１及びアイテム記憶部２１２）は、主記憶装置７２又は補助記憶装置７３により実現されてもよい。

【0244】

前述した実施形態における各装置（情報処理サーバ１０及び情報処理端末２０）が、少なくとも１つの記憶装置（メモリ）と、この少なくとも１つの記憶装置に接続（結合）される少なくとも１つのプロセッサで構成される場合、記憶装置１つに対して、少なくとも１つのプロセッサが接続されてもよい。また、プロセッサ１つに対して、少なくとも１つの記憶装置が接続されてもよい。また、複数のプロセッサのうち少なくとも１つのプロセッサが、複数の記憶装置のうち少なくとも１つの記憶装置に接続される構成を含んでもよい。また、複数台のコンピュータに含まれる記憶装置とプロセッサによって、この構成が実現されてもよい。さらに、記憶装置がプロセッサと一体になっている構成（例えば、Ｌ１キャッシュ、Ｌ２キャッシュを含むキャッシュメモリ）を含んでもよい。

【0245】

ネットワークインタフェース７４は、無線又は有線により、通信ネットワーク８に接続するためのインタフェースである。ネットワークインタフェース７４は、既存の通信規格に適合したもの等、適切なインタフェースを用いればよい。ネットワークインタフェース７４により、通信ネットワーク８を介して接続された外部装置９Ａと情報のやり取りが行われてもよい。なお、通信ネットワーク８は、ＷＡＮ（Wide Area Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＰＡＮ（Personal Area Network）等の何れか又はそれらの組み合わせであってよく、コンピュータ７と外部装置９Ａとの間で情報のやり取りが行われるものであればよい。ＷＡＮの一例としてインターネット等があり、ＬＡＮの一例としてＩＥＥＥ８０２．１１やイーサネット（登録商標）等があり、ＰＡＮの一例としてＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）やＮＦＣ（Near Field Communication）等がある。

【0246】

デバイスインタフェース７５は、外部装置９Ｂと直接接続するＵＳＢ等のインタフェースである。

【0247】

外部装置９Ａはコンピュータ７とネットワークを介して接続されている装置である。外部装置９Ｂはコンピュータ７と直接接続されている装置である。

【0248】

外部装置９Ａ又は外部装置９Ｂは、一例として、入力装置であってもよい。入力装置は、例えば、カメラ、マイクロフォン、モーションキャプチャ、各種センサ、キーボード、マウス、タッチパネル等のデバイスであり、取得した情報をコンピュータ７に与える。また、パーソナルコンピュータ、タブレット端末、スマートフォン等の入力部とメモリとプロセッサを備えるデバイスであってもよい。

【0249】

また、外部装置９Ａ又は外部装置Ｂは、一例として、出力装置でもよい。出力装置は、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、有機ＥＬ（Electro Luminescence）パネル等の表示装置であってもよいし、音声等を出力するスピーカ等であってもよい。また、パーソナルコンピュータ、タブレット端末又はスマートフォン等の出力部とメモリとプロセッサを備えるデバイスであってもよい。

【0250】

また、外部装置９Ａまた外部装置９Ｂは、記憶装置（メモリ）であってもよい。例えば、外部装置９Ａはネットワークストレージ等であってもよく、外部装置９ＢはＨＤＤ等のストレージであってもよい。

【0251】

また、外部装置９Ａ又は外部装置９Ｂは、前述した実施形態における各装置（情報処理サーバ１０及び情報処理端末２０）の構成要素の一部の機能を有する装置でもよい。つまり、コンピュータ７は、外部装置９Ａ又は外部装置９Ｂに処理結果の一部又は全部を送信してもよいし、外部装置９Ａ又は外部装置９Ｂから処理結果の一部又は全部を受信してもよい。

【0252】

本明細書（請求項を含む）において、「a、b及びcの少なくとも1つ（一方）」又は「a、b又はcの少なくとも1つ（一方）」の表現（同様な表現を含む）が用いられる場合は、a、b、c、a-b、a-c、b-c又はa-b-cのいずれかを含む。また、a-a、a-b-b、a-a-b-b-c-c等のように、いずれかの要素について複数のインスタンスを含んでもよい。さらに、a-b-c-dのようにdを有する等、列挙された要素（a、b及びc）以外の他の要素を加えることも含む。

【0253】

本明細書（請求項を含む）において、「データを入力として／を用いて／データに基づいて／に従って／に応じて」等の表現（同様な表現を含む）が用いられる場合は、特に断りがない場合、データそのものを用いる場合や、データに何らかの処理を行ったもの（例えば、ノイズ加算したもの、正規化したもの、データから抽出した特徴量、データの中間表現等）を用いる場合を含む。また、「データを入力として／を用いて／データに基づいて／に従って／に応じて」何らかの結果が得られる旨が記載されている場合（同様な表現を含む）、特に断りがない場合、当該データのみに基づいて当該結果が得られる場合や、当該データ以外の他のデータ、要因、条件及び／又は状態にも影響を受けて当該結果が得られる場合を含む。また、「データを出力する」旨が記載されている場合（同様な表現を含む）、特に断りがない場合、データそのものを出力として用いる場合や、データに何らかの処理を行ったもの（例えば、ノイズ加算したもの、正規化したもの、データから抽出した特徴量、各種データの中間表現等）を出力として用いる場合を含む。

【0254】

本明細書（請求項を含む）において、「接続される（connected）」及び「結合される（coupled）」との用語が用いられる場合は、直接的な接続／結合、間接的な接続／結合、電気的（electrically）な接続／結合、通信的（communicatively）な接続／結合、機能的（operatively）な接続／結合、物理的（physically）な接続／結合等のいずれをも含む非限定的な用語として意図される。当該用語は、当該用語が用いられた文脈に応じて適宜解釈されるべきであるが、意図的に或いは当然に排除されるのではない接続／結合形態は、当該用語に含まれるものして非限定的に解釈されるべきである。

【0255】

本明細書（請求項を含む）において、「ＡがＢするよう構成される（A configured to B）」との表現が用いられる場合は、要素Ａの物理的構造が、動作Ｂを実行可能な構成を有するとともに、要素Ａの恒常的（permanent）又は一時的（temporary）な設定（setting/configuration）が、動作Ｂを実際に実行するように設定（configured/set）されていることを含んでよい。例えば、要素Ａが汎用プロセッサである場合、当該プロセッサが動作Ｂを実行可能なハードウェア構成を有するとともに、恒常的（permanent）又は一時的（temporary）なプログラム（命令）の設定により、動作Ｂを実際に実行するように設定（configured）されていればよい。また、要素Ａが専用プロセッサ、専用演算回路等である場合、制御用命令及びデータが実際に付属しているか否かとは無関係に、当該プロセッサの回路的構造等が動作Ｂを実際に実行するように構築（implemented）されていればよい。

【0256】

本明細書（請求項を含む）において、含有又は所有を意味する用語（例えば、「含む（comprising/including）」、「有する（having）」等）が用いられる場合は、当該用語の目的語により示される対象物以外の物を含有又は所有する場合を含む、open-endedな用語として意図される。これらの含有又は所有を意味する用語の目的語が数量を指定しない又は単数を示唆する表現（a又はanを冠詞とする表現）である場合は、当該表現は特定の数に限定されないものとして解釈されるべきである。

【0257】

本明細書（請求項を含む）において、ある箇所において「１つ又は複数（one or more）」、「少なくとも１つ（at least one）」等の表現が用いられ、他の箇所において数量を指定しない又は単数を示唆する表現（a又はanを冠詞とする表現）が用いられているとしても、後者の表現が「１つ」を意味することを意図しない。一般に、数量を指定しない又は単数を示唆する表現（a又はanを冠詞とする表現）は、必ずしも特定の数に限定されないものとして解釈されるべきである。

【0258】

本明細書において、ある実施形態の有する特定の構成について特定の効果（advantage/result）が得られる旨が記載されている場合、別段の理由がない限り、当該構成を有する他の１つ又は複数の実施形態についても当該効果が得られると理解されるべきである。但し、当該効果の有無は、一般に種々の要因、条件及び／又は状態に依存し、当該構成により必ず当該効果が得られるものではないと理解されるべきである。当該効果は、種々の要因、条件及び／又は状態が満たされたときに実施形態に記載の当該構成により得られるものに過ぎず、当該構成又は類似の構成を規定したクレームに係る発明において、当該効果が必ずしも得られるものではない。

【0259】

本明細書（請求項を含む）において、「最大化する（maximize）／最大化（maximization）」等の用語が用いられる場合は、グローバルな最大値を求めること、グローバルな最大値の近似値を求めること、ローカルな最大値を求めること、及びローカルな最大値の近似値を求めることを含み、当該用語が用いられた文脈に応じて適宜解釈されるべきである。また、これら最大値の近似値を確率的又はヒューリスティックに求めることを含む。同様に、「最小化する（minimize）／最小化（minimization）」等の用語が用いられる場合は、グローバルな最小値を求めること、グローバルな最小値の近似値を求めること、ローカルな最小値を求めること、及びローカルな最小値の近似値を求めることを含み、当該用語が用いられた文脈に応じて適宜解釈されるべきである。また、これら最小値の近似値を確率的又はヒューリスティックに求めることを含む。同様に、「最適化する（optimize）／最適化（optimization）」等の用語が用いられる場合は、グローバルな最適値を求めること、グローバルな最適値の近似値を求めること、ローカルな最適値を求めること、及びローカルな最適値の近似値を求めることを含み、当該用語が用いられた文脈に応じて適宜解釈されるべきである。また、これら最適値の近似値を確率的又はヒューリスティックに求めることを含む。

【0260】

本明細書（請求項を含む）において、複数のハードウェアが所定の処理を行う場合、各ハードウェアが協働して所定の処理を行ってもよいし、一部のハードウェアが所定の処理の全てを行ってもよい。また、一部のハードウェアが所定の処理の一部を行い、別のハードウェアが所定の処理の残りを行ってもよい。本明細書（請求項を含む）において、「１又は複数のハードウェアが第１の処理を行い、前記１又は複数のハードウェアが第２の処理を行う」等の表現（同様な表現を含む）が用いられている場合、第１の処理を行うハードウェアと第２の処理を行うハードウェアは同じものであってもよいし、異なるものであってもよい。つまり、第１の処理を行うハードウェア及び第２の処理を行うハードウェアが、前記１又は複数のハードウェアに含まれていればよい。なお、ハードウェアは、電子回路、電子回路を含む装置等を含んでよい。

【0261】

本明細書（請求項を含む）において、複数の記憶装置（メモリ）がデータの記憶を行う場合、複数の記憶装置のうち個々の記憶装置は、データの一部のみを記憶してもよいし、データの全体を記憶してもよい。また、複数の記憶装置のうち一部の記憶装置がデータを記憶する構成を含んでもよい。

【0262】

本明細書（請求項を含む）において、「第１の」、「第２の」等の用語は、単に２つ以上の要素間を区別する方法として使用されており、その対象に対して時間的態様、空間的態様、順序、量等の技術的意味を課すことを必ずしも意図するものではない。したがって、例えば、第１の要素及び第２の要素への参照は、２つの要素のみがそこで採用され得ること、第１の要素が第２の要素に先行しなければならないこと、第２の要素が存在するために第１の要素が存在しなければならないこと等を必ずしも意味するものではない。

【0263】

以上、本開示の実施形態について詳述したが、本開示は上記した個々の実施形態に限定されるものではない。特許請求の範囲に規定された内容及びその均等物から導き出される本発明の概念的な思想と趣旨を逸脱しない範囲において、種々の追加、変更、置き換え、部分的削除等が可能である。例えば、前述した実施形態において、数値又は数式を説明に用いている場合、これらは例示的な目的で示されたものであり、本開示の範囲を限定するものではない。また、実施形態で示した各動作の順序も例示的なものであり、本開示の範囲を限定するものではない。

【符号の説明】

【0264】

１ 情報処理システム
１０ 情報処理サーバ
１０１ 画像生成部
１０２ 画像融合部
１０３ 画像合成部
１１０ モデル記憶部
１１１ 画像情報記憶部
１１２ ユーザ情報記憶部
２０ 情報処理端末
２００ 表示制御部
２０１ 育成操作部
２０２ 融合操作部
２０３ 装着操作部
２０４ 抽選操作部
２０５ 課金操作部
２０６ 対戦操作部
２１０ キャラクタ記憶部
２１１ タグ情報記憶部
２１２ アイテム記憶部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】