理工学研究科修士課程修了生の守田 竜梧さん（周 金佳研究室）が、第 41 回電気通信普及財団賞を受賞しました。
本研究では、拡散モデルにおける生成制御を、追加学習を伴うことなく実現する手法を示しています。近年、画像生成モデルは高品質な画像生成を可能にしていますが、特定の意味的属性や構造的制約を制御するためには、追加学習や大規模な最適化が必要となる場合が多く、計算コストや実運用の観点で課題が指摘されてきました。本研究では、事前学習済みモデルに内在する知識を活用し、生成過程を適切に誘導することで、学習を行うことなく高い制御性能を達成しています。これにより、従来手法と同等の生成品質を維持しつつ、導入負荷を低減できることを示しました。
本研究により、高品質な画像生成を大規模な学習や計算資源に依存せず実現できるようになるため、コンテンツ制作やデザイン、広告分野などにおいて効率的な画像生成が可能になります。また、前景と背景を独立に生成できる特性により、画像編集や合成の自由度が向上し、直感的で柔軟なクリエイティブ作業を支援します。さらに、軽量で実装しやすい手法であることから、限られた計算環境でも利用可能となり、幅広い分野での応用が期待されます。
・受賞者： 守田 竜梧さん（応用情報工学専攻修士課程修了生）
・受賞日：2026年3月1日
・受賞名： 第 41 回電気通信普及財団賞
・受賞論文名： TKG-DM: Training-free Chroma Key Content Generation Diffusion Model
・共著者：Stanislav Frolov、Brian Bernhard Moser、白川 貴裕、渡邉 洸、Andreas Dengel、周 金佳（法政大学理工学部教授）
・備考：第 41 回電気通信普及財団賞 受賞論文 〜テレコムシステム技術学生賞〜
