Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
GAN을 이용한 동영상 스타일 생성 및 합성 네트워크 구축 |
| 영문제목(English Title) |
A Video Style Generation and Synthesis Network using GAN |
| 저자(Author) |
최희조
박구만. 김상준
이유진
상혜준
Heejo Choi
Gooman Park
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 28 NO. 02 PP. 0727 ~ 0730 (2021. 11) |
한글내용
(Korean Abstract) |
이미지와 비디오 합성 기술에 대한 수요가 늘어남에 따라, 인간의 손에만 의존하여 이미지나 비디오 를 합성하는 데에는 시간과 자원이 한정적이며, 전문적인 지식을 요한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근에는 스타일 변환 네트워크를 통해 이미지를 변환하고, 믹싱하여 생성하는 알고리즘이 등장하고 있다. 이에 본 논문에서는 GAN을 이용한 스타일 변환 네트워크를 통한 자연스러운 스타일 믹싱에 대해 연구했다. 먼저 애니메이션 토이 스토리의 등장인물에 대한 데이터를 구축하고, 모델을 학습하고 두 개의 모델을 블렌딩하는 일련의 과정을 거쳐 모델을 준비한다. 그 다음에 블렌딩된 모델을 통해 타겟 이미지에 대하여 스타일 믹싱을 진행하며, 이 때 이미지 해상도와 projection 반복 값으로 스타일 변환 정도를 조절한다. 최종적으로 스타일 믹싱한 결과 이미지들을 바탕으로 하여 스타일 변형, 스타일 합성이 된 인물에 대한 동영상을 생성한다.
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영문내용
(English Abstract) |
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