本研究では、アニメのキャラクター画像の生成することを試みた。AE(Auto-Encoder)およびVAE(Variational AE)というニューラルネットワークを用いた。これらは、入力の特徴を抽出し、そこから元の画像を再構成して出力することができる。適当な特徴量を与えることで、新たな画像を生成することもできる。実験では、全結合型AEと畳み込みAE、VAEで学習・再構成をした結果を比較した。畳み込みAEで、最も入力画像に似た画像を再構成できた。次に畳み込みAEによる学習と画像生成の実験を行った。適当な画像を用意し、それらの特徴量を用いて画像を生成した。生成された画像は、自然に形や表情が変化しているように見えた。