A learning method, learning device, generative model and program are provided which, even for an input images that have diverse parts, generates an image containing high-resolution information without parameter adjustments or major modifications of the network architecture. In a generative adversarial network which uses a first image with relatively low resolution to generate a virtual second image with relatively high resolution, only a first image is inputted, and a learning second image or a virtual second image, and parts information about the learning second image or the virtual second image, are inputted to a discriminator which discriminates between virtual second images and learning second images.L'invention concerne un procédé d'apprentissage, un dispositif d'apprentissage, un modèle génératif et un programme qui, même pour des images d'entrée qui présentent des parties diverses, génèrent une image contenant des informations à haute résolution sans ajustements de paramètre ou modifications majeures de l'architecture de réseau. Dans un réseau social génératif qui utilise une première image ayant une résolution relativement faible pour générer une deuxième image virtuelle ayant une résolution relativement élevée, seule une première image est entrée et une deuxième image d'apprentissage ou une deuxième image virtuelle, ainsi que des informations de parties concernant la deuxième image d'apprentissage ou la deuxième image virtuelle, sont entrées dans un discriminateur qui effectue une discrimination entre des deuxièmes images virtuelles et des deuxièmes images d'apprentissage.入力とする画像の部位に多様性がある場合であっても、パラメータの調整及びネットワークアーキテクチャの大幅な修正をすることなく、高解像情報を含む画像を生成する学習方法、学習装置、生成モデル及びプログラムを提供する。解像度が相対的に低い第１画像を用いて解像度が相対的に高い仮想第２画像を生成する敵対的生成ネットワークのジェネレータに第１画像のみを入力し、学習用第２画像と仮想第２画像とを識別するディスクリミネータに学習用第２画像又は仮想第２画像と、学習用第２画像又は仮想第２画像の部位情報と、を入力する。
