本研究では、キャラクタ創造を目的として、ディープラーニングの一種である敵対的生成ネットワークを用いて、顔の構成パーツを生成した。まず、顔の特徴であるパーツ(目、眉、口、前髪、後ろ髪)の少数例学習を行った。次に学習済モデルを用いて実画像に酷似した画像を生成する潜在ベクトルを探索し、定量的な閾値に基づいて、任意の画像間の遷移画像を抽出した。その結果、実画像には存在しない新規バリエーションを創造できた。また、これら新規生成画像を利用し、キャラクタの顔画像としてパーツを統合するシステムの制作を行った。