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特許7528975デザイン支援装置、デザインを支援する方法、及びコンピュータプログラム
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2024-07-29
(45)【発行日】2024-08-06
(54)【発明の名称】デザイン支援装置、デザインを支援する方法、及びコンピュータプログラム
(51)【国際特許分類】
G06T 1/40 20060101AFI20240730BHJP
G06F 3/04845 20220101ALI20240730BHJP
G06F 3/04847 20220101ALI20240730BHJP
G06T 7/00 20170101ALI20240730BHJP
G06T 11/80 20060101ALI20240730BHJP
G06V 10/82 20220101ALI20240730BHJP
【ＦＩ】
G06T1/40
G06F3/04845
G06F3/04847
G06T7/00 350C
G06T11/80 A
G06V10/82
【請求項の数】
5
(21)【出願番号】P 2022064305
(22)【出願日】2022-04-08
(65)【公開番号】P2023154753
(43)【公開日】2023-10-20
【審査請求日】2023-06-02
(73)【特許権者】
【識別番号】000003609
【氏名又は名称】株式会社豊田中央研究所
(74)【代理人】
【識別番号】100160691
【弁理士】
【氏名又は名称】田邊 淳也
(74)【代理人】
【識別番号】100157277
【弁理士】
【氏名又は名称】板倉 幸恵
(72)【発明者】
【氏名】原田 匠
(72)【発明者】
【氏名】堺 浩之
【審査官】渡部 幸和
(56)【参考文献】
【文献】特開２０１５－１１４９４６（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００９－２１７３４３（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００８－２９９３６５（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０６Ｔ １１／８０
Ｇ０６Ｔ ７／００
Ｇ０６Ｔ １／００
Ｇ０６Ｔ １／４０
Ｇ０６Ｆ ３／０４８４５
Ｇ０６Ｆ ３／０４８４７
Ｇ０６Ｖ １０／８２
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
デザイン支援装置であって、初期画像と、画像生成のための条件と、を取得する取得部と、
取得された前記初期画像から、印象を変更した画像の候補である候補画像を生成する画像生成部と、
前記画像生成部により生成された前記候補画像が前記条件を満たすまで、前記画像生成部による前記候補画像の生成を繰り返し実行させる画像判定部と、
前記条件を満たした前記候補画像を出力させる出力制御部と、
を備え、
前記条件には、画像の印象を規定する印象パラメータについての、パラメータ項目と、項目内容とが含まれ、
前記パラメータ項目には、喚起される感情の質的な違いを規定する感情価と、感情が引き起こす身体的及び認知的喚起の程度を規定する覚醒度と、視覚的に感じる美観の程度を規定する審美性と、の少なくとも１つ以上が含まれ、
さらに、前記パラメータ項目について、前記画像生成部により生成された前記候補画像の印象を予測する印象予測部を備え、
前記画像判定部は、前記印象予測部により予測された前記パラメータ項目についての前記印象が、前記条件において指定された前記パラメータ項目についての前記項目内容を満たす場合に、前記候補画像が前記条件を満たしたと判定する、デザイン支援装置。
【請求項2】
請求項１に記載のデザイン支援装置であって、前記出力制御部は、前記候補画像に加えてさらに、前記印象予測部により予測された前記印象を出力させる、デザイン支援装置。
【請求項3】
請求項１または請求項２に記載のデザイン支援装置であって、前記条件には、さらに、前記候補画像の生成数が含まれ、
前記画像判定部は、さらに、前記条件を満たした前記候補画像が、前記生成数で指定された枚数だけ生成されるまで、前記画像生成部による前記候補画像の生成を繰り返し実行させる、デザイン支援装置。
【請求項4】
デザインを支援する方法であって、情報処理装置が、初期画像と、画像生成のための条件と、を取得する取得工程と、
取得された前記初期画像から、印象を変更した画像の候補である候補画像を生成する画像生成工程と、
生成された前記候補画像が前記条件を満たすまで、前記画像生成工程による前記候補画像の生成を繰り返し実行させる画像判定工程と、
前記条件を満たした前記候補画像を出力させる出力制御工程と、
を実行し、
前記条件には、画像の印象を規定する印象パラメータについての、パラメータ項目と、項目内容とが含まれ、
前記パラメータ項目には、喚起される感情の質的な違いを規定する感情価と、感情が引き起こす身体的及び認知的喚起の程度を規定する覚醒度と、視覚的に感じる美観の程度を規定する審美性と、の少なくとも１つ以上が含まれ、
さらに、前記パラメータ項目について、前記画像生成工程により生成された前記候補画像の印象を予測する印象予測工程を備え、
前記画像判定工程では、前記印象予測工程により予測された前記パラメータ項目についての前記印象が、前記条件において指定された前記パラメータ項目についての前記項目内容を満たす場合に、前記候補画像が前記条件を満たしたと判定する、方法。
【請求項5】
コンピュータプログラムであって、情報処理装置に、初期画像と、画像生成のための条件と、を取得する取得機能と、
取得された前記初期画像から、印象を変更した画像の候補である候補画像を生成する画像生成機能と、
生成された前記候補画像が前記条件を満たすまで、前記画像生成機能による前記候補画像の生成を繰り返し実行させる画像判定機能と、
前記条件を満たした前記候補画像を出力させる出力制御機能と、
を実行させ、
前記条件には、画像の印象を規定する印象パラメータについての、パラメータ項目と、項目内容とが含まれ、
前記パラメータ項目には、喚起される感情の質的な違いを規定する感情価と、感情が引き起こす身体的及び認知的喚起の程度を規定する覚醒度と、視覚的に感じる美観の程度を規定する審美性と、の少なくとも１つ以上が含まれ、
さらに、前記パラメータ項目について、前記画像生成機能により生成された前記候補画像の印象を予測する印象予測機能を備え、
前記画像判定機能では、前記印象予測機能により予測された前記パラメータ項目についての前記印象が、前記条件において指定された前記パラメータ項目についての前記項目内容を満たす場合に、前記候補画像が前記条件を満たしたと判定する、コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、デザインを支援する技術に関する。
【背景技術】
【0002】
画像（デザイン）を自動的に生成可能な種々の装置が知られている。例えば、特許文献１及び非特許文献１には、利用者が指定した条件（デザインのテイストや、顔画像における所望の属性）に応じて、画像を生成する装置が記載されている。例えば、特許文献２～４には、ＣｙｃｌｅＧＡＮ（Cycle-Consistent Generative Adversarial Networks）を利用して、新規性がある画像や、奇抜な画像を生成する装置が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【文献】特開２０２０－９１６６５号公報
【文献】特開２０２１－１２０８０１号公報
【文献】特開２０２１－１６８０７８号公報
【文献】特開２０２０－１５４８４４号公報
【非特許文献】
【0004】
【文献】Shradha Agrawal, Shankar Venkitachalam, Dhanya Raghu, Deepak Pai, "Directional GAN: A Novel Conditioning Strategy for Generative Networks", May 13, 2021, arXiv:2105.05712v2.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
ところで、人の感情は、認知機能に大きな影響を及ぼすこと、具体的には、記憶、思考、問題解決、意思決定、注意力等に大きな影響を及ぼすことが知られている。そして、画像は、視覚を通じて人の感情に直接的に作用するため、画像を見た際に人が受ける「印象」を操作することは、画像（デザイン）を自動的に生成する装置において有意である。この点、特許文献１～４、及び非特許文献１に記載の技術では、印象を考慮した画像の生成については何ら考慮されていないという課題があった。
【0006】
本発明は、上述した課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、印象を考慮した画像の生成が可能な技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0007】
本発明は、上述した課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、以下の形態として実現することが可能である。デザイン支援装置であって、初期画像と、画像生成のための条件と、を取得する取得部と、取得された前記初期画像から、印象を変更した画像の候補である候補画像を生成する画像生成部と、前記画像生成部により生成された前記候補画像が前記条件を満たすまで、前記画像生成部による前記候補画像の生成を繰り返し実行させる画像判定部と、前記条件を満たした前記候補画像を出力させる出力制御部と、を備え、前記条件には、画像の印象を規定する印象パラメータについての、パラメータ項目と、項目内容とが含まれ、前記パラメータ項目には、喚起される感情の質的な違いを規定する感情価と、感情が引き起こす身体的及び認知的喚起の程度を規定する覚醒度と、視覚的に感じる美観の程度を規定する審美性と、の少なくとも１つ以上が含まれ、さらに、前記パラメータ項目について、前記画像生成部により生成された前記候補画像の印象を予測する印象予測部を備え、前記画像判定部は、前記印象予測部により予測された前記パラメータ項目についての前記印象が、前記条件において指定された前記パラメータ項目についての前記項目内容を満たす場合に、前記候補画像が前記条件を満たしたと判定する、デザイン支援装置。そのほか、本発明は、以下の形態としても実現可能である。
【0008】
（１）本発明の一形態によれば、デザイン支援装置が提供される。このデザイン支援装置は、初期画像と、画像生成のための条件と、を取得する取得部と、取得された前記初期画像から、印象を変更した画像の候補である候補画像を生成する画像生成部と、前記画像生成部により生成された前記候補画像が前記条件を満たすまで、前記画像生成部による前記候補画像の生成を繰り返し実行させる画像判定部と、前記条件を満たした前記候補画像を出力させる出力制御部と、を備える。
【0009】
この構成によれば、画像生成部は、取得された初期画像から、印象を変更した画像の候補である候補画像を生成し、画像判定部は、画像生成部により生成された候補画像が条件を満たすまで、画像生成部による候補画像の生成を繰り返し実行させる。すなわち、本構成のデザイン支援装置によれば、条件を満たす候補画像が得られるまで、印象を変更した様々な候補画像が生成されることとなるため、印象を考慮した画像の生成が可能となる。
【0010】
（２）上記形態のデザイン支援装置において、前記条件には、画像の印象を規定する印象パラメータについての、パラメータ項目と、項目内容とが含まれ、さらに、前記パラメータ項目について、前記画像生成部により生成された前記候補画像の印象を予測する印象予測部を備え、前記画像判定部は、前記印象予測部により予測された前記パラメータ項目についての前記印象が、前記条件において指定された前記パラメータ項目についての前記項目内容を満たす場合に、前記候補画像が前記条件を満たしたと判定してもよい。
この構成によれば、画像生成のための条件には、画像の印象を規定する印象パラメータについての、パラメータ項目と、項目内容とが含まれる。このため、印象予測部は、パラメータ項目に沿って候補画像の印象を予測できると共に、画像判定部は、項目内容を用いて候補画像が条件を満たしたか否かを判定できる。この結果、本構成のデザイン支援装置によれば、条件により指定された印象を持つ画像を生成することができる。また、本構成によれば、印象パラメータという、いわゆる心理特性パラメータ（物理特性ではないパラメータ）を編集することで画像が得られるため、「画像のＲＧＢ値、色相、彩度、明度等」の物理特性パラメータを編集することで画像を得る周知のソフトウェアと比較して、所望の画像が得られるまでの試行錯誤を必要としないため、利用者の所望の画像が得られるまでの時間が短い。さらに、本構成によれば、周知のソフトウェアと比較して、物理特性パラメータに対する理解（例えば、ＲＧＢ値をどの程度変更すると、得られる画像がどの程度変化するかといった技術理解）を必要とせず、より直感的な印象パラメータによる画像生成が可能となる。さらに、周知のソフトウェアでは、利用者の所望の画像を得るためには、複数の異なる物理特性パラメータを組み合わせて適用する必要があったが、変更可能な物理特性パラメータの数は膨大であり、パラメータ調整作業が複雑を極めるという課題があった。この点、本構成によれば、周知のソフトウェアにおける上記の課題を有することなく、条件により指定された印象を持つ画像を生成できる。
この構成によれば、画像生成のための条件には、画像の印象を規定する印象パラメータについての、パラメータ項目と、項目内容とが含まれる。このため、印象予測部は、パラメータ項目に沿って候補画像の印象を予測できると共に、画像判定部は、項目内容を用いて候補画像が条件を満たしたか否かを判定できる。この結果、本構成のデザイン支援装置によれば、条件により指定された印象を持つ画像を生成することができる。また、本構成によれば、印象パラメータという、いわゆる心理特性パラメータ（物理特性ではないパラメータ）を編集することで画像が得られるため、「画像のＲＧＢ値、色相、彩度、明度等」の物理特性パラメータを編集することで画像を得る周知のソフトウェアと比較して、所望の画像が得られるまでの試行錯誤を必要としないため、利用者の所望の画像が得られるまでの時間が短い。さらに、本構成によれば、周知のソフトウェアと比較して、物理特性パラメータに対する理解（例えば、ＲＧＢ値をどの程度変更すると、得られる画像がどの程度変化するかといった技術理解）を必要とせず、より直感的な印象パラメータによる画像生成が可能となる。さらに、周知のソフトウェアでは、利用者の所望の画像を得るためには、複数の異なる物理特性パラメータを組み合わせて適用する必要があったが、変更可能な物理特性パラメータの数は膨大であり、パラメータ調整作業が複雑を極めるという課題があった。この点、本構成によれば、周知のソフトウェアにおける上記の課題を有することなく、条件により指定された印象を持つ画像を生成できる。
【0011】
（３）上記形態のデザイン支援装置において、前記パラメータ項目には、喚起される感情の質的な違いを規定する感情価と、感情が引き起こす身体的及び認知的喚起の程度を規定する覚醒度と、視覚的に感じる美観の程度を規定する審美性と、の少なくとも１つ以上が含まれてもよい。
この構成によれば、パラメータ項目には、喚起される感情の質的な違いを規定する感情価と、感情が引き起こす身体的及び認知的喚起の程度を規定する覚醒度と、視覚的に感じる美観の程度を規定する審美性と、の少なくとも１つ以上が含まれるため、利用者は、印象自体（印象そのもの）を条件として指定できる。また、パラメータ項目に感情価が含まれることにより、ポジティブな感情（例えば、快、喜び）を喚起する印象と、ネガティブな感情（例えば、不快、悲しみ）を喚起する印象とを規定できる。また、パラメータ項目に覚醒度が含まれることにより、興奮性を喚起する印象と、鎮静性を喚起する印象とを規定できる。ここで一般に、人の認知機能に影響を及ぼす「感情」は、感情価と覚醒度との２次元で成り立つことが知られている。このため、パラメータ項目に感情価と覚醒度との両方を含むこととすれば、画像を視認した人の感情に対して、より効果的に訴求可能な印象を与えた画像を生成できる。さらに、パラメータ項目に審美性が含まれることにより、画像における美観の程度を規定できる。
この構成によれば、パラメータ項目には、喚起される感情の質的な違いを規定する感情価と、感情が引き起こす身体的及び認知的喚起の程度を規定する覚醒度と、視覚的に感じる美観の程度を規定する審美性と、の少なくとも１つ以上が含まれるため、利用者は、印象自体（印象そのもの）を条件として指定できる。また、パラメータ項目に感情価が含まれることにより、ポジティブな感情（例えば、快、喜び）を喚起する印象と、ネガティブな感情（例えば、不快、悲しみ）を喚起する印象とを規定できる。また、パラメータ項目に覚醒度が含まれることにより、興奮性を喚起する印象と、鎮静性を喚起する印象とを規定できる。ここで一般に、人の認知機能に影響を及ぼす「感情」は、感情価と覚醒度との２次元で成り立つことが知られている。このため、パラメータ項目に感情価と覚醒度との両方を含むこととすれば、画像を視認した人の感情に対して、より効果的に訴求可能な印象を与えた画像を生成できる。さらに、パラメータ項目に審美性が含まれることにより、画像における美観の程度を規定できる。
【0012】
（４）上記形態のデザイン支援装置において、前記出力制御部は、前記候補画像に加えてさらに、前記印象予測部により予測された前記印象を出力させてもよい。
この構成によれば、出力制御部は、候補画像に加えてさらに、印象予測部により予測された印象を出力させる。このため、利用者は、出力された候補画像を実際に見て感じた印象に加えてさらに、印象予測部による予測結果を考慮できる。この結果、デザイン支援装置の使い勝手をより向上できる。
この構成によれば、出力制御部は、候補画像に加えてさらに、印象予測部により予測された印象を出力させる。このため、利用者は、出力された候補画像を実際に見て感じた印象に加えてさらに、印象予測部による予測結果を考慮できる。この結果、デザイン支援装置の使い勝手をより向上できる。
【0013】
（５）上記形態のデザイン支援装置において、前記条件には、さらに、前記候補画像の生成数が含まれ、前記画像判定部は、さらに、前記条件を満たした前記候補画像が、前記生成数で指定された枚数だけ生成されるまで、前記画像生成部による前記候補画像の生成を繰り返し実行させてもよい。
この構成によれば、画像判定部はさらに、条件を満たした候補画像が、生成数で指定された枚数だけ生成されるまで、画像生成部による候補画像の生成を繰り返し実行させる。この結果、本構成のデザイン支援装置によれば、条件により指定された枚数の画像を生成することができるため、多くの候補画像の生成と提示とによって、使用者の発想を超えた画像（デザイン）を得ることが可能となる。
この構成によれば、画像判定部はさらに、条件を満たした候補画像が、生成数で指定された枚数だけ生成されるまで、画像生成部による候補画像の生成を繰り返し実行させる。この結果、本構成のデザイン支援装置によれば、条件により指定された枚数の画像を生成することができるため、多くの候補画像の生成と提示とによって、使用者の発想を超えた画像（デザイン）を得ることが可能となる。
【0014】
（６）上記形態のデザイン支援装置において、前記条件には、前記初期画像と前記画像生成部により生成された前記候補画像との間において許容される類似度を表す項目内容が含まれ、前記画像判定部は、前記画像生成部により生成された前記候補画像の前記初期画像に対する類似度が、前記条件において指定された前記項目内容を満たす場合に、前記候補画像が前記条件を満たしたと判定してもよい。
この構成によれば、画像生成のための条件には、初期画像と候補画像との間において許容される類似度を表す項目内容が含まれる。このため、画像判定部は、項目内容を用いて候補画像が条件を満たしたか否かを判定できる。この結果、本構成のデザイン支援装置によれば、条件により指定された類似度を持つ画像を生成することができる。
この構成によれば、画像生成のための条件には、初期画像と候補画像との間において許容される類似度を表す項目内容が含まれる。このため、画像判定部は、項目内容を用いて候補画像が条件を満たしたか否かを判定できる。この結果、本構成のデザイン支援装置によれば、条件により指定された類似度を持つ画像を生成することができる。
【0015】
なお、本発明は、種々の態様で実現することが可能であり、例えば、デザイン支援装置、情報処理装置、画像生成装置、画像生成表示装置、これら各装置の機能を実現するために情報処理装置において実行される方法、これら各装置を含むシステム、これら各装置やシステムの機能を実現するためのコンピュータプログラム、そのコンピュータプログラムを配布するためのサーバ装置、そのコンピュータプログラムを記憶した一時的でない記憶媒体等の形態で実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【0016】
【図1】本発明の一実施形態としてのデザイン支援装置の概略図である。
【図2】画像生成処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図3】取得画面の説明図である。
【図4】候補画像の出力態様の一例を示す図である。
【図5】第２実施形態のデザイン支援装置の概略図である。
【図6】第２実施形態の画像生成処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図7】第３実施形態のデザイン支援装置の概略図である。
【発明を実施するための形態】
【0017】
＜第１実施形態＞
図１は、本発明の一実施形態としてのデザイン支援装置１００の概略図である。デザイン支援装置１００は、利用者によって指定された条件１及び初期画像２から、条件１に適合し、かつ、初期画像２から印象を変更した画像の候補である候補画像２０を生成し、出力させる装置である。デザイン支援装置１００は、ネットワークを介して利用者にサービスを提供するサーバ装置として構成され得る。また、所定のアプリケーションが利用者の端末（ＰＣやスマートフォン）にインストールされることにより、利用者の端末がデザイン支援装置１００として機能してもよい。以降の例では、デザイン支援装置１００がサーバ装置である場合について例示する。
図１は、本発明の一実施形態としてのデザイン支援装置１００の概略図である。デザイン支援装置１００は、利用者によって指定された条件１及び初期画像２から、条件１に適合し、かつ、初期画像２から印象を変更した画像の候補である候補画像２０を生成し、出力させる装置である。デザイン支援装置１００は、ネットワークを介して利用者にサービスを提供するサーバ装置として構成され得る。また、所定のアプリケーションが利用者の端末（ＰＣやスマートフォン）にインストールされることにより、利用者の端末がデザイン支援装置１００として機能してもよい。以降の例では、デザイン支援装置１００がサーバ装置である場合について例示する。
【0018】
デザイン支援装置１００は、ＣＰＵ１１０と、記憶部１２０と、通信部１３０と、ＲＯＭ／ＲＡＭ１４０とを備えており、各部はバスにより相互に接続されている。ＣＰＵ１１０は、ＲＯＭ１４０に格納されているコンピュータプログラムをＲＡＭ１４０に展開して実行することにより、デザイン支援装置１００の各部を制御する。そのほかＣＰＵ１１０は、条件取得部１１１、画像取得部１１２、画像生成部１１３、印象予測部１１４、画像判定部１１５、及び出力制御部１１６としても機能する。
【0019】
条件取得部１１１は、後述の画像生成処理において、利用者の端末からネットワークを介して、利用者によって指定された条件１を取得する。本実施形態では、条件１には、印象パラメータについての、パラメータ項目と、項目内容とが含まれている。ここで「印象パラメータ」とは、画像を見た際に人が感じる印象（以降「画像の印象」とも呼ぶ）を規定するためのパラメータである。本実施形態では、印象パラメータのパラメータ項目として、以下のａ１～ａ３がすべて含まれる。
（ａ１）感情価：喚起される感情の質的な違いを規定する尺度。本実施形態では、感情価は、０以上１以下の数値で表され、０に近いほどネガティブな感情（例えば、不快、悲しみ）を表し、１に近いほどポジティブな感情（例えば、快、喜び）を表す。
（ａ２）覚醒度：感情が引き起こす身体的及び認知的喚起の程度を規定する尺度。本実施形態では、覚醒度は、０以上１以下の数値で表され、０に近いほど鎮静性が高い状態を表し、１に近いほど興奮性が高い状態を表す。
（ａ３）審美性：視覚的に感じる美観の程度を規定する尺度。本実施形態では、審美性は、０以上１以下の数値で表され、０に近いほど審美性が低い（例えば、醜い）状態を表し、１に近いほど審美性が高い（例えば、美しい）状態を表す。
（ａ１）感情価：喚起される感情の質的な違いを規定する尺度。本実施形態では、感情価は、０以上１以下の数値で表され、０に近いほどネガティブな感情（例えば、不快、悲しみ）を表し、１に近いほどポジティブな感情（例えば、快、喜び）を表す。
（ａ２）覚醒度：感情が引き起こす身体的及び認知的喚起の程度を規定する尺度。本実施形態では、覚醒度は、０以上１以下の数値で表され、０に近いほど鎮静性が高い状態を表し、１に近いほど興奮性が高い状態を表す。
（ａ３）審美性：視覚的に感じる美観の程度を規定する尺度。本実施形態では、審美性は、０以上１以下の数値で表され、０に近いほど審美性が低い（例えば、醜い）状態を表し、１に近いほど審美性が高い（例えば、美しい）状態を表す。
【0020】
条件１には、図１に示すように、パラメータ項目ａ１～ａ３と共に、各パラメータ項目ａ１～ａ３に対応する項目内容が含まれている。図１の例では、感情価の項目内容として０．７、覚醒度の項目内容として０．５、審美性の項目内容として０．７が指定されている。なお、図１で示す項目内容はあくまで一例である。このように、条件１のパラメータ項目（ａ１～ａ３の各項目そのもの）は、利用者がどのような基準で画像の印象を操作したいかを表す。また、条件１の項目内容（０．７，０．５，０．７）は、パラメータ項目により規定される基準において、どのような印象の画像を得たいかを表す。
【0021】
なお、条件１には、印象パラメータのパラメータ項目ａ１～ａ３のいずれかに代えて、下記ｂ１，ｂ２に例示するような他のパラメータ項目と、パラメータ項目ｂ１，ｂ２に対応する項目内容とが含まれてもよい。
（ｂ１）印象度：記憶への残りやすさの程度を規定する尺度。本実施形態では、印象度は、０以上１以下の数値で表され、０に近いほど記憶への残りやすさが低い（例えば、印象が薄い）状態を表し、１に近いほど記憶への残りやすさが高い（例えば、印象的な）状態を表す。
（ｂ２）魅力度：魅了しやすさの程度を規定する尺度。本実施形態では、魅力度は、０以上１以下の数値で表され、０に近いほど人を魅了する力が低い状態を表し、１に近いほど人を魅了する力が高い（例えば、多くの人に好まれる）状態を表す。
（ｂ１）印象度：記憶への残りやすさの程度を規定する尺度。本実施形態では、印象度は、０以上１以下の数値で表され、０に近いほど記憶への残りやすさが低い（例えば、印象が薄い）状態を表し、１に近いほど記憶への残りやすさが高い（例えば、印象的な）状態を表す。
（ｂ２）魅力度：魅了しやすさの程度を規定する尺度。本実施形態では、魅力度は、０以上１以下の数値で表され、０に近いほど人を魅了する力が低い状態を表し、１に近いほど人を魅了する力が高い（例えば、多くの人に好まれる）状態を表す。
【0022】
なお、条件１には、印象パラメータ項目ａ１～ａ３，ｂ１，ｂ２、及び、印象パラメータ項目ａ１～ａ３，ｂ１，ｂ２に対応する項目内容に加えて、下記ｃ１，ｃ２に例示するような追加条件が含まれていてもよい。
（ｃ１）画像生成数：画像生成処理において出力される画像の数の指定であり、任意の自然数。
（ｃ２）候補画像の類似可否：画像生成処理において複数の候補画像が生成される場合（項目ｃ１が２以上である場合）に、複数の候補画像が相互に類似してもよいか、否かの指定。
（ｃ１）画像生成数：画像生成処理において出力される画像の数の指定であり、任意の自然数。
（ｃ２）候補画像の類似可否：画像生成処理において複数の候補画像が生成される場合（項目ｃ１が２以上である場合）に、複数の候補画像が相互に類似してもよいか、否かの指定。
【0023】
画像取得部１１２は、後述の画像生成処理において、利用者の端末からネットワークを介して、利用者によって指定された初期画像２を取得する。初期画像２としては、利用者の任意の画像（例えば、顔写真、風景写真、イラスト等）を指定できる。なお、条件取得部１１１と画像取得部１１２とは「取得部」として機能する。
【0024】
画像生成部１１３は、後述の画像生成処理において、初期画像２を利用して、初期画像２から印象を変更した画像の候補（以降「候補画像」とも呼ぶ）を生成する。印象予測部１１４は、後述の画像生成処理において、候補画像の印象を予測する。画像判定部１１５は、後述の画像生成処理において、候補画像が、利用者により指定された条件１を満たすまで、画像生成部１１３による候補画像の生成を繰り返し実行させる。出力制御部１１６は、条件１を満たす候補画像２０をネットワークを介して送信することにより、利用者の端末に出力させる。画像生成部１１３、印象予測部１１４、画像判定部１１５、及び出力制御部１１６の処理の詳細は後述する。
【0025】
記憶部１２０は、フラッシュメモリ、メモリカード、ハードディスク等で構成される。記憶部１２０には、画像生成モデル１２１と、印象予測モデル１２２とが予め記憶されている。画像生成モデル１２１は、画像を生成するために用いられる学習済モデルであり、例えばＧＡＮ（Generative Adversarial Network）により実現されている。印象予測モデル１２２は、画像の印象を予測するために用いられる学習済モデルである。印象予測モデル１２２は、画像を入力とし、条件１の印象パラメータ項目ａ１～ａ３についての評価値を出力とするニューラルネットワークとして実現できる。
【0026】
通信部１３０は、他の装置との間における、図示しない通信インターフェースを介した通信を制御する。他の装置には、利用者の端末や、図示しない他のサーバ等が含まれる。なお、デザイン支援装置１００は、図示しない入出力部を備えていてもよい。入力部としては、例えば、タッチパネル、キーボード、マウス、音声入力デバイス等を採用できる。出力部としては、例えば、タッチパネル、モニタ、音声出力デバイス等を採用できる。
【0027】
図２は、画像生成処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。画像生成処理は、条件１に適合する候補画像２０を生成及び出力する処理であり、デザイン支援装置１００により実行される。画像生成処理は、任意の契機により開始され得る。例えば、画像生成処理は、利用者の端末にインストールされた所定のアプリケーションの開始を契機として実行されてよい。
【0028】
ステップＳ１０において条件取得部１１１は、利用者の端末から、ネットワークを介して送信された条件１（上述した、印象パラメータのパラメータ項目及び項目内容）を取得する。ステップＳ１２において画像取得部１１２は、利用者の端末から、ネットワークを介して送信された初期画像２を取得する。なお、ステップＳ１０とＳ１２とは、実行順序が逆でもよいし、一時（同時）に実行されてもよい。
【0029】
図３は、取得画面の説明図である。図３（Ａ）は、取得画面の一例を示し、図３（Ｂ）は、取得画面の他の例を示す。ステップＳ１０，Ｓ１２において条件取得部１１１は、条件１と、初期画像２とを取得するための取得画面３０を、利用者の端末に表示させてもよい。図３（Ａ）の例では、取得画面３０には、印象パラメータ項目ａ１～ａ３（感情価、覚醒度、審美性）の各項目内容を利用者が入力するための文字入力ボックス３１と、初期画像２を指定するための画像指定ボタン３２と、これらの入力内容をデザイン支援装置１００へと送信する送信ボタン３３と、を含んでいる。図３（Ｂ）の例では、印象パラメータ項目ａ１～ａ３（感情価、覚醒度、審美性）の各項目内容を、文字入力ボックス３１ではなく、スライダーバー３４によって入力可能としている。スライダーバー３４を用いれば、より直感的な入力が可能となる。なお、スライダーバーに代えて、択一性のラジオボタン等を用いて、多段階から１つを選択する方式を採用してもよい。
【0030】
ステップＳ１４において画像生成部１１３は、ステップＳ１２で取得された初期画像２に類似し、かつ、初期画像２から印象を変更した画像の候補（以降「候補画像」とも呼ぶ）を生成する。具体的には、画像生成部１１３は、初期画像２を用いて、画像生成モデル１２１の入力変数である潜在変数を推定し、推定した潜在変数を画像生成モデル１２１に入力する。画像生成部１１３は、画像生成モデル１２１から出力された画像（すなわち、入力された潜在変数に応じて初期画像２から印象が変更された画像）を取得し、候補画像とする。なお、潜在変数の推定は、周知の最適化計算により実施できる。
【0031】
ステップＳ１６において印象予測部１１４は、ステップＳ１４で生成された候補画像の印象を予測する。具体的には、印象予測部１１４は、生成された候補画像を印象予測モデル１２２に入力する。上述の通り、印象予測モデル１２２は、画像を入力とし、条件１の印象パラメータ項目ａ１～ａ３についての評価値を出力とするニューラルネットワークである。このため、印象予測部１１４は、印象予測モデル１２２から出力された評価値を取得し、この評価値を予測された印象（以降「印象予測結果」とも呼ぶ）とする。
【0032】
ステップＳ１８において画像判定部１１５は、ステップＳ１６で得られた印象予測結果を用いて、候補画像の画像判定を行う。具体的には、画像判定部１１５は、ステップＳ１６で得られた印象予測結果（詳細には、印象予測部１１４により予測された印象パラメータ項目ａ１～ａ３についての印象の評価値）が、条件１で指定された印象パラメータ項目ａ１～ａ３についての項目内容（図１の例では、０．７，０．５，０．７）を満たす場合に、候補画像が条件１を満たしたと判定する。ここで、画像判定部１１５は、印象予測結果が、条件１の項目内容と「一致する場合」に限らず、条件１の項目内容に「近い場合」に、候補画像が条件１を満たしたと判定する。画像判定部１１５は、印象予測結果と、条件１の項目内容との間の距離情報を用いて、印象予測結果が、条件１の項目内容に近いか否かを判定できる。
【0033】
ステップＳ２０において画像判定部１１５は、印象予測結果が、条件１の項目内容を満たすか否か（換言すれば、印象予測結果が、条件１の項目内容に近いか否か）を判定する。条件１を満たす場合（ステップＳ２０：ＯＫ）、画像判定部１１５は、候補画像を出力制御部１１６に送信すると共に、処理をステップＳ２２に遷移させる。一方、ステップＳ２０において条件１を満たさない場合（ステップＳ２０：ＮＧ）、画像判定部１１５は、処理をステップＳ１４に遷移させ、画像生成部１１３による候補画像の生成、印象予測部１１４による印象予測、及び画像判定部１１５による画像判定を繰り返し実行させる。この際、画像判定部１１５は、印象予測結果と条件１の項目内容との間の距離情報を、画像生成部１１３に送信（フィードバック）する。画像生成部１１３は、再度のステップＳ１４において、フィードバックされた距離情報を用いて潜在変数を決定することにより、条件１の項目内容に近づくような候補画像を生成する。
【0034】
ステップＳ２２において出力制御部１１６は、画像判定部１１５から取得した候補画像と、印象予測部１１４から取得した印象予測結果（ステップＳ１６において印象予測部１１４により予測された印象パラメータ項目ａ１～ａ３についての印象の評価値）と、を利用者の端末に送信する。この結果、利用者の端末には、図１に示すように、候補画像２０と印象予測結果１０とが出力される。
【0035】
なお、条件１に追加条件ｃ１（画像生成数）が含まれている場合、画像判定部１１５は、条件１で指定された印象パラメータ項目ａ１～ａ３についての項目内容を満たした候補画像が、追加条件ｃ１で指定された枚数だけ生成されるまで、ステップＳ１４～Ｓ２０を繰り返し実行させればよい。そうすれば、利用者の端末には、図１に示すように、複数（図示の例では３つ）の、候補画像２０と印象予測結果１０とが出力される。
【0036】
なお、条件１に追加条件ｃ２（候補画像の類似可否）が含まれている場合、画像判定部１１５は、条件１で指定された印象パラメータ項目ａ１～ａ３についての項目内容を満たした候補画像が、追加条件ｃ１で指定された枚数だけ生成され、なおかつ、各候補画像の類似度が追加条件ｃ２の指定内容に沿うまで、ステップＳ１４～Ｓ２０を繰り返し実行させればよい。画像判定部１１５は、画像の類似度を、ＬＰＩＰＳ（Learned Perceptual Image Patch Similarity）、特徴点マッチング、ヒストグラム比較などで評価してよい。また、画像判定部１１５は、ステップＳ２０において、印象予測結果と条件１の項目内容との間の距離情報に加えて、画像間の類似度の評価結果を送信（フィードバック）してよい。
【0037】
図４は、候補画像２０の出力態様の一例を示す図である。図２のステップＳ２２において出力制御部１１６は、図４に示すような態様で候補画像２０を出力（表示）させてもよい。図４の例では、円環状のサークル４０の中心に、利用者が指定した初期画像２が配置されている。また、サークル４０の環の上には、画像生成処理によって生成された複数の候補画像２０が配置されている。図４の例では、追加条件ｃ１に規定された画像生成数＝８の場合を例示しており、各画像は、感情価が０に近い（ネガティブ）な候補画像２０が環の左側寄りに配置され、感情価が１に近い（ポジティブ）な候補画像２０が環の右側寄りに配置されている。なお、図４の例では、画像に含まれるオブジェクト（太陽や山）の形状は同一であるが、本デザイン支援装置１００は、画像に含まれるオブジェクトの形状そのものも変更してよい。
【0038】
以上説明した通り、第１実施形態のデザイン支援装置１００によれば、画像生成部１１３は、取得された初期画像２から、印象を変更した画像の候補である候補画像を生成し、画像判定部１１５は、画像生成部１１３により生成された候補画像が条件１を満たすまで、画像生成部１１３による候補画像の生成を繰り返し実行させる。すなわち、デザイン支援装置１００によれば、条件１を満たす候補画像２０が得られるまで、印象を変更した様々な候補画像が生成されることとなるため、印象を考慮した画像の生成が可能となる。
【0039】
また、第１実施形態のデザイン支援装置１００によれば、画像生成のための条件１には、画像の印象を規定する印象パラメータについての、パラメータ項目ａ１～ａ３と、項目内容とが含まれる。このため、印象予測部１１４は、パラメータ項目ａ１～ａ３に沿って候補画像の印象を予測できると共に、画像判定部１１５は、項目内容を用いて候補画像が条件１を満たしたか否かを判定できる。この結果、デザイン支援装置１００によれば、条件１により指定された印象を持つ画像２０を生成することができる。また、デザイン支援装置１００によれば、印象パラメータという、いわゆる心理特性パラメータ（物理特性ではないパラメータ）を編集することで画像が得られるため、「画像のＲＧＢ値、色相、彩度、明度等」の物理特性パラメータを編集することで画像を得る周知のソフトウェアと比較して、所望の画像が得られるまでの試行錯誤を必要としないため、利用者の所望の画像２０が得られるまでの時間が短い。さらに、デザイン支援装置１００によれば、周知のソフトウェアと比較して、物理特性パラメータに対する理解（例えば、ＲＧＢ値をどの程度変更すると、得られる画像がどの程度変化するかといった技術理解）を必要とせず、より直感的な印象パラメータによる画像生成が可能となる。さらに、周知のソフトウェアでは、利用者の所望の画像を得るためには、複数の異なる物理特性パラメータを組み合わせて適用する必要があったが、変更可能な物理特性パラメータの数は膨大であり、パラメータ調整作業が複雑を極めるという課題があった。この点、デザイン支援装置１００によれば、周知のソフトウェアにおける上記の課題を有することなく、条件により指定された印象を持つ画像２０を生成できる。
【0040】
さらに、第１実施形態のデザイン支援装置１００によれば、パラメータ項目ａ１～ａ３には、喚起される感情の質的な違いを規定する感情価ａ１と、感情が引き起こす身体的及び認知的喚起の程度を規定する覚醒度ａ２と、視覚的に感じる美観の程度を規定する審美性ａ３と、の少なくとも１つ以上が含まれるため、利用者は、印象自体（印象そのもの）を条件１として指定できる。また、パラメータ項目ａ１～ａ３に感情価ａ１が含まれることにより、ポジティブな感情（例えば、快、喜び）を喚起する印象と、ネガティブな感情（例えば、不快、悲しみ）を喚起する印象とを規定できる。また、パラメータ項目ａ１～ａ３に覚醒度ａ２が含まれることにより、興奮性を喚起する印象と、鎮静性を喚起する印象とを規定できる。ここで一般に、人の認知機能に影響を及ぼす「感情」は、感情価ａ１と覚醒度ａ２との２次元で成り立つことが知られている。このため、パラメータ項目ａ１～ａ３に感情価ａ１と覚醒度ａ２との両方を含むこととすれば、画像を視認した人の感情に対して、より効果的に訴求可能な印象を与えた画像２０を生成できる。さらに、パラメータ項目ａ１～ａ３に審美性ａ３が含まれることにより、画像における美観の程度を規定できる。
【0041】
さらに、第１実施形態のデザイン支援装置１００によれば、出力制御部１１６は、候補画像２０に加えてさらに、印象予測部１１４により予測された印象（印象予測結果１０）を出力させる。このため、利用者は、出力された候補画像２０を実際に見て感じた印象に加えてさらに、印象予測部１１４による印象予測結果１０を考慮できる。この結果、デザイン支援装置１００の使い勝手をより向上できる。
【0042】
さらに、第１実施形態のデザイン支援装置１００によれば、画像判定部１１５はさらに、条件１を満たした候補画像２０が、追加条件ｃ１の生成数で指定された枚数だけ生成されるまで、画像生成部１１３による候補画像の生成を繰り返し実行させる。この結果、デザイン支援装置１００によれば、条件１により指定された枚数の画像２０を生成することができるため、多くの候補画像２０の生成と提示とによって、使用者の発想を超えた画像（デザイン）を得ることが可能となる。
【0043】
＜第２実施形態＞
図５は、第２実施形態のデザイン支援装置１００Ａの概略図である。第２実施形態のデザイン支援装置１００Ａは、利用者から指定される条件１Ａの内容が、第１実施形態とは相違する。第２実施形態のデザイン支援装置１００Ａは、印象予測部１１４と印象予測モデル１２２とを備えておらず、画像判定部１１５に代えて画像判定部１１５Ａを備え、出力制御部１１６に代えて出力制御部１１６Ａを備えている。
図５は、第２実施形態のデザイン支援装置１００Ａの概略図である。第２実施形態のデザイン支援装置１００Ａは、利用者から指定される条件１Ａの内容が、第１実施形態とは相違する。第２実施形態のデザイン支援装置１００Ａは、印象予測部１１４と印象予測モデル１２２とを備えておらず、画像判定部１１５に代えて画像判定部１１５Ａを備え、出力制御部１１６に代えて出力制御部１１６Ａを備えている。
【0044】
第２実施形態の条件１Ａには、印象パラメータに代えて、許容類似度を表す項目内容（０．５）が含まれている。ここで「許容類似度」とは、初期画像２と、画像生成部１１３により生成された候補画像２０との間において許容される類似度を規定するための数値である。本実施形態では、許容類似度は、０以上１以下の数値で表され、０に近いほど初期画像２と候補画像２０とが類似し、１に近いほど初期画像２と候補画像２０との乖離が大きい。なお、条件１Ａには、第１実施形態で説明したと同様に、追加条件ｃ１，ｃ２（画像生成数、候補画像の類似可否）が含まれてよい。
【0045】
図６は、第２実施形態の画像生成処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。第２実施形態の画像生成処理では、図２で説明したステップＳ１６が実行されず、ステップＳ１８～S２２に代えて、ステップＳ１８Ａ～Ｓ２２Ａが実行される。
【0046】
ステップＳ１８Ａにおいて画像判定部１１５Ａは、候補画像の画像判定を行う。具体的には、画像判定部１１５Ａは、ステップＳ１４で生成された候補画像の、ステップＳ１２で取得された初期画像２に対する類似度が、条件１Ａで指定された許容類似度以下である場合に、候補画像が条件１Ａを満たしたと判定する。ここで画像判定部１１５Ａは、画像の類似度を、ＬＰＩＰＳ（Learned Perceptual Image Patch Similarity）、特徴点マッチング、ヒストグラム比較などで評価できる。
【0047】
ステップＳ２０Ａにおいて画像判定部１１５Ａは、候補画像が条件１Ａを満たすか否かを判定する。条件１Ａを満たす場合（ステップＳ２０Ａ：ＯＫ）、画像判定部１１５Ａは、候補画像を出力制御部１１６Ａに送信すると共に、処理をステップＳ２２Ａに遷移させる。一方、ステップＳ２０Ａにおいて条件１Ａを満たさない場合（ステップＳ２０Ａ：ＮＧ）、画像判定部１１５Ａは、処理をステップＳ１４に遷移させ、画像生成部１１３におる候補画像の生成、及び画像判定部１１５Ａによる画像判定を繰り返し実行させる。この際、画像判定部１１５Ａは、候補画像の初期画像２に対する類似度を、画像生成部１１３に送信（フィードバック）する。画像生成部１１３は、再度のステップＳ１４において、フィードバックされた距離情報を用いて潜在変数を決定することにより、条件１Ａの項目内容に近づくような候補画像を生成する。
【0048】
ステップＳ２２Ａにおいて出力制御部１１６Ａは、画像判定部１１５Ａから取得した候補画像を利用者の端末に送信する。この結果、利用者の端末には、図５に示すように、候補画像２０が出力される。なお、図５の例では、条件１Ａに追加条件ｃ１（画像生成数）が含まれた結果、複数（図示の例では３つ）の候補画像２０が出力されている。
【0049】
このように、条件１Ａには、印象パラメータとは異なる条件が指定されてもよい。また、印象予測部１１４による候補画像の印象予測は、省略されてもよい。このような第２実施形態のデザイン支援装置１００Ａによっても、上述した第１実施形態と同様の効果を奏することができる。また、第２実施形態のデザイン支援装置１００Ａによれば、画像生成のための条件１Ａには、初期画像２と候補画像２０との間において許容される類似度を表す項目内容が含まれる。このため、画像判定部１１５Ａは、項目内容を用いて候補画像２０が条件１Ａを満たしたか否かを判定できる。この結果、第２実施形態のデザイン支援装置１００Ａによれば、条件１Ａにより指定された類似度を持つ画像２０を生成することができる。
【0050】
＜第３実施形態＞
図７は、第３実施形態のデザイン支援装置１００Ｂの概略図である。第３実施形態のデザイン支援装置１００Ｂは、利用者から指定された条件１Ｂに「画像決定条件」が含まれることにより、画像決定条件に応じた初期画像を自動的に生成し取得する。換言すれば、デザイン支援装置１００Ｂでは、利用者から初期画像２の取得をすることなく、候補画像２０を生成できる。第３実施形態のデザイン支援装置１００Ｂは、画像取得部１１２に代えて画像取得部１１２Ｂを備えると共に、記憶部１２０に画像ＤＢ１２３が予め記憶されている。
図７は、第３実施形態のデザイン支援装置１００Ｂの概略図である。第３実施形態のデザイン支援装置１００Ｂは、利用者から指定された条件１Ｂに「画像決定条件」が含まれることにより、画像決定条件に応じた初期画像を自動的に生成し取得する。換言すれば、デザイン支援装置１００Ｂでは、利用者から初期画像２の取得をすることなく、候補画像２０を生成できる。第３実施形態のデザイン支援装置１００Ｂは、画像取得部１１２に代えて画像取得部１１２Ｂを備えると共に、記憶部１２０に画像ＤＢ１２３が予め記憶されている。
【0051】
第３実施形態の条件１Ｂに含まれる画像決定条件は、デザイン支援装置１００Ｂが初期画像を生成するために用いられる条件である。画像決定条件には、初期画像を特徴付ける１つ以上の条件が含まれている。画像決定条件としては、例えば、初期画像に配置されるオブジェクトを指定する条件（人、物、地物等）や、当該オブジェクトの詳細を指定する条件（例えば、人の場合、性別、年齢といった外観上の特徴）が含まれ得る。
【0052】
画像ＤＢ１２３には、画像取得部１１２Ｂが画像を生成、取得するために用いるデータベースである。画像ＤＢ１２３には画像を生成するための種々のデータが、種々の態様で格納されている。具体的には、画像ＤＢ１２３には、画像そのものが多数記憶されていてもよい。また、画像ＤＢ１２３には、画像を構成するための、オブジェクトを表すレイヤー画像や、背景を表すレイヤー画像が多数記憶されていてもよい。
【0053】
画像生成処理（図２）のステップＳ１２において、画像取得部１１２Ｂは、ステップＳ１０で取得された条件１Ｂの画像決定条件を用いて画像ＤＢ１２３を検索し、画像ＤＢ１２３に記憶されている画像やレイヤー画像を用いて、初期画像２を生成する。このようにすれば、利用者は初期画像２を準備する必要がなく、どのような画像を初期画像としたいかを画像決定条件により指定すればよいため、使い勝手を向上できる。このような第３実施形態のデザイン支援装置１００Ｂによっても、上述した第１実施形態と同様の効果を奏することができる。
【0054】
＜本実施形態の変形例＞
本発明は上記の実施形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の態様において実施することが可能であり、例えば、ハードウェアによって実現されるとした構成の一部をソフトウェアに置き換えるようにしてもよく、逆に、ソフトウェアによって実現されるとした構成の一部をハードウェアに置き換えるようにしてもよい。そのほか、例えば次のような変形も可能である。
本発明は上記の実施形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の態様において実施することが可能であり、例えば、ハードウェアによって実現されるとした構成の一部をソフトウェアに置き換えるようにしてもよく、逆に、ソフトウェアによって実現されるとした構成の一部をハードウェアに置き換えるようにしてもよい。そのほか、例えば次のような変形も可能である。
【0055】
［変形例１］
上記実施形態では、デザイン支援装置１００，１００Ａ，１００Ｂの構成の一例を示した。しかし、デザイン支援装置１００の構成はあくまで一例であり、任意の態様を採用できる。例えば、デザイン支援装置１００の機能は、複数のサーバ装置が協働することにより実現されてもよい。具体的には、条件取得部１１１～出力制御部１１６のうちの少なくとも一部があるサーバにより実行され、他の一部が別のサーバにより実行されてもよい。また、利用者の端末としては、ナビゲーション専用装置、ゲーム機、ウェアラブルデバイス等の種々の装置を採用できる。
上記実施形態では、デザイン支援装置１００，１００Ａ，１００Ｂの構成の一例を示した。しかし、デザイン支援装置１００の構成はあくまで一例であり、任意の態様を採用できる。例えば、デザイン支援装置１００の機能は、複数のサーバ装置が協働することにより実現されてもよい。具体的には、条件取得部１１１～出力制御部１１６のうちの少なくとも一部があるサーバにより実行され、他の一部が別のサーバにより実行されてもよい。また、利用者の端末としては、ナビゲーション専用装置、ゲーム機、ウェアラブルデバイス等の種々の装置を採用できる。
【0056】
［変形例２］
上記実施形態では、画像生成処理の処理手順の一例を例示した。しかし、これら処理手順は種々の変更が可能であり、各ステップにおける処理内容の追加／省略／変更をしてもよく、ステップ（手順）の実行順序を変更してもよい。
上記実施形態では、画像生成処理の処理手順の一例を例示した。しかし、これら処理手順は種々の変更が可能であり、各ステップにおける処理内容の追加／省略／変更をしてもよく、ステップ（手順）の実行順序を変更してもよい。
【0057】
例えば、図２の画像生成処理のステップＳ２２において、印象予測結果１０の出力は省略してもよい。例えば、図２，６のステップＳ２２，Ｓ２２Ａにおいて、候補画像２０に加えてさらに、他の情報を出力してもよい。他の情報としては、例えば、ステップＳ１８により求められた距離情報（印象予測結果と、条件１の項目内容との間の距離情報）や、条件１を満たさず不採用とされた候補画像を利用できる。
【0058】
［変形例３］
上記第１～３実施形態のデザイン支援装置１００，１００Ａ，１００Ｂの構成、及び上記変形例１，２のデザイン支援装置１００，１００Ａ，１００Ｂの構成は、適宜組み合わせてもよい。例えば、第１実施形態で説明した条件１と、第２実施形態で説明した条件１Ａと、を両方満足する候補画像を生成するように、デザイン支援装置１００を構成してもよい。例えば、第２実施形態のデザイン支援装置１００Ｂにおいて、第３実施形態で説明した初期画像の自動生成を採用してもよい。
上記第１～３実施形態のデザイン支援装置１００，１００Ａ，１００Ｂの構成、及び上記変形例１，２のデザイン支援装置１００，１００Ａ，１００Ｂの構成は、適宜組み合わせてもよい。例えば、第１実施形態で説明した条件１と、第２実施形態で説明した条件１Ａと、を両方満足する候補画像を生成するように、デザイン支援装置１００を構成してもよい。例えば、第２実施形態のデザイン支援装置１００Ｂにおいて、第３実施形態で説明した初期画像の自動生成を採用してもよい。
【0059】
以上、実施形態、変形例に基づき本態様について説明してきたが、上記した態様の実施の形態は、本態様の理解を容易にするためのものであり、本態様を限定するものではない。本態様は、その趣旨並びに特許請求の範囲を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本態様にはその等価物が含まれる。また、その技術的特徴が本明細書中に必須なものとして説明されていなければ、適宜、削除することができる。
【0060】
本発明は、以下の形態としても実現することが可能である。
［適用例１］
デザイン支援装置であって、
初期画像と、画像生成のための条件と、を取得する取得部と、
取得された前記初期画像から、印象を変更した画像の候補である候補画像を生成する画像生成部と、
前記画像生成部により生成された前記候補画像が前記条件を満たすまで、前記画像生成部による前記候補画像の生成を繰り返し実行させる画像判定部と、
前記条件を満たした前記候補画像を出力させる出力制御部と、
を備える、デザイン支援装置。
［適用例２］
適用例１に記載のデザイン支援装置であって、
前記条件には、画像の印象を規定する印象パラメータについての、パラメータ項目と、項目内容とが含まれ、
さらに、前記パラメータ項目について、前記画像生成部により生成された前記候補画像の印象を予測する印象予測部を備え、
前記画像判定部は、前記印象予測部により予測された前記パラメータ項目についての前記印象が、前記条件において指定された前記パラメータ項目についての前記項目内容を満たす場合に、前記候補画像が前記条件を満たしたと判定する、デザイン支援装置。
［適用例３］
適用例１または適用例２に記載のデザイン支援装置であって、
前記パラメータ項目には、
喚起される感情の質的な違いを規定する感情価と、
感情が引き起こす身体的及び認知的喚起の程度を規定する覚醒度と、
視覚的に感じる美観の程度を規定する審美性と、
の少なくとも１つ以上が含まれる、デザイン支援装置。
［適用例４］
適用例１から適用例３のいずれか一項に記載のデザイン支援装置であって、
前記出力制御部は、前記候補画像に加えてさらに、前記印象予測部により予測された前記印象を出力させる、デザイン支援装置。
［適用例５］
適用例１から適用例４のいずれか一項に記載のデザイン支援装置であって、
前記条件には、さらに、前記候補画像の生成数が含まれ、
前記画像判定部は、さらに、前記条件を満たした前記候補画像が、前記生成数で指定された枚数だけ生成されるまで、前記画像生成部による前記候補画像の生成を繰り返し実行させる、デザイン支援装置。
［適用例６］
適用例１から適用例５のいずれか一項に記載のデザイン支援装置であって、
前記条件には、前記初期画像と前記画像生成部により生成された前記候補画像との間において許容される類似度を表す項目内容が含まれ、
前記画像判定部は、前記画像生成部により生成された前記候補画像の前記初期画像に対する類似度が、前記条件において指定された前記項目内容を満たす場合に、前記候補画像が前記条件を満たしたと判定する、デザイン支援装置。
［適用例７］
デザインを支援する方法であって、情報処理装置が、
初期画像と、画像生成のための条件と、を取得する取得工程と、
取得された前記初期画像から、印象を変更した画像の候補である候補画像を生成する画像生成工程と、
生成された前記候補画像が前記条件を満たすまで、前記画像生成工程による前記候補画像の生成を繰り返し実行させる画像判定工程と、
前記条件を満たした前記候補画像を出力させる出力制御工程と、
を実行する、方法。
［適用例８］
コンピュータプログラムであって、情報処理装置に、
初期画像と、画像生成のための条件と、を取得する取得機能と、
取得された前記初期画像から、印象を変更した画像の候補である候補画像を生成する画像生成機能と、
生成された前記候補画像が前記条件を満たすまで、前記画像生成機能による前記候補画像の生成を繰り返し実行させる画像判定機能と、
前記条件を満たした前記候補画像を出力させる出力制御機能と、
を実行させる、コンピュータプログラム。
［適用例１］
デザイン支援装置であって、
初期画像と、画像生成のための条件と、を取得する取得部と、
取得された前記初期画像から、印象を変更した画像の候補である候補画像を生成する画像生成部と、
前記画像生成部により生成された前記候補画像が前記条件を満たすまで、前記画像生成部による前記候補画像の生成を繰り返し実行させる画像判定部と、
前記条件を満たした前記候補画像を出力させる出力制御部と、
を備える、デザイン支援装置。
［適用例２］
適用例１に記載のデザイン支援装置であって、
前記条件には、画像の印象を規定する印象パラメータについての、パラメータ項目と、項目内容とが含まれ、
さらに、前記パラメータ項目について、前記画像生成部により生成された前記候補画像の印象を予測する印象予測部を備え、
前記画像判定部は、前記印象予測部により予測された前記パラメータ項目についての前記印象が、前記条件において指定された前記パラメータ項目についての前記項目内容を満たす場合に、前記候補画像が前記条件を満たしたと判定する、デザイン支援装置。
［適用例３］
適用例１または適用例２に記載のデザイン支援装置であって、
前記パラメータ項目には、
喚起される感情の質的な違いを規定する感情価と、
感情が引き起こす身体的及び認知的喚起の程度を規定する覚醒度と、
視覚的に感じる美観の程度を規定する審美性と、
の少なくとも１つ以上が含まれる、デザイン支援装置。
［適用例４］
適用例１から適用例３のいずれか一項に記載のデザイン支援装置であって、
前記出力制御部は、前記候補画像に加えてさらに、前記印象予測部により予測された前記印象を出力させる、デザイン支援装置。
［適用例５］
適用例１から適用例４のいずれか一項に記載のデザイン支援装置であって、
前記条件には、さらに、前記候補画像の生成数が含まれ、
前記画像判定部は、さらに、前記条件を満たした前記候補画像が、前記生成数で指定された枚数だけ生成されるまで、前記画像生成部による前記候補画像の生成を繰り返し実行させる、デザイン支援装置。
［適用例６］
適用例１から適用例５のいずれか一項に記載のデザイン支援装置であって、
前記条件には、前記初期画像と前記画像生成部により生成された前記候補画像との間において許容される類似度を表す項目内容が含まれ、
前記画像判定部は、前記画像生成部により生成された前記候補画像の前記初期画像に対する類似度が、前記条件において指定された前記項目内容を満たす場合に、前記候補画像が前記条件を満たしたと判定する、デザイン支援装置。
［適用例７］
デザインを支援する方法であって、情報処理装置が、
初期画像と、画像生成のための条件と、を取得する取得工程と、
取得された前記初期画像から、印象を変更した画像の候補である候補画像を生成する画像生成工程と、
生成された前記候補画像が前記条件を満たすまで、前記画像生成工程による前記候補画像の生成を繰り返し実行させる画像判定工程と、
前記条件を満たした前記候補画像を出力させる出力制御工程と、
を実行する、方法。
［適用例８］
コンピュータプログラムであって、情報処理装置に、
初期画像と、画像生成のための条件と、を取得する取得機能と、
取得された前記初期画像から、印象を変更した画像の候補である候補画像を生成する画像生成機能と、
生成された前記候補画像が前記条件を満たすまで、前記画像生成機能による前記候補画像の生成を繰り返し実行させる画像判定機能と、
前記条件を満たした前記候補画像を出力させる出力制御機能と、
を実行させる、コンピュータプログラム。
【符号の説明】
【0061】
１，１Ａ，１Ｂ…条件
２…初期画像
１０…印象予測結果
２０…候補画像
３０…取得画面
３１…文字入力ボックス
３２…画像指定ボタン
３３…送信ボタン
３４…スライダーバー
４０…サークル
１００，１００Ａ，１００Ｂ…デザイン支援装置
１１０…ＣＰＵ
１１１…条件取得部
１１２，１１２Ｂ…画像取得部
１１３…画像生成部
１１４…印象予測部
１１５，１１５Ａ…画像判定部
１１６，１１６Ａ…出力制御部
１２０…記憶部
１２１…画像生成モデル
１２２…印象予測モデル
１３０…通信部
１４０…ＲＯＭ／ＲＡＭ
２…初期画像
１０…印象予測結果
２０…候補画像
３０…取得画面
３１…文字入力ボックス
３２…画像指定ボタン
３３…送信ボタン
３４…スライダーバー
４０…サークル
１００，１００Ａ，１００Ｂ…デザイン支援装置
１１０…ＣＰＵ
１１１…条件取得部
１１２，１１２Ｂ…画像取得部
１１３…画像生成部
１１４…印象予測部
１１５，１１５Ａ…画像判定部
１１６，１１６Ａ…出力制御部
１２０…記憶部
１２１…画像生成モデル
１２２…印象予測モデル
１３０…通信部
１４０…ＲＯＭ／ＲＡＭ
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】