ディープ・ラーニングを用いてアニメキャラの高解像度生成してみた！
GAN（敵対的生成ネットワーク）やStyleGANについての簡易的なロジックや具体的なStyleGANの操作方法は全てQiitaに書いてます。
また、シード値4000-4200の生成結果は以下のGitHubリポジトリにアップしてます。
著者
市井
オタク総研 媒体統括。専門領域はアニメ、テクノロジー（ガジェット）、プログラミング、コンテンツビジネス
GAN（敵対的生成ネットワーク）やStyleGANについての簡易的なロジックや具体的なStyleGANの操作方法は全てQiitaに書いてます。
また、シード値4000-4200の生成結果は以下のGitHubリポジトリにアップしてます。