2019년 컴퓨터종합학술대회
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
적대적 생성 신경망 알고리즘을 기반으로 한 최적화된 의인화 캐릭터 생성 방법 |
| 영문제목(English Title) |
Generate Personification Character Image with using GAN(Generative Adversarial Networks) Algorithm |
| 저자(Author) |
강태원
Taewon Kang
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 46 NO. 01 PP. 2139 ~ 2141 (2019. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
Generative Adversarial Networks(GAN, 적대적 생성 신경망) 은 학습된 데이터를 기반으로 두 신경망 모델의 경쟁을 통해 사실적인 결과물 이미지를 새롭게 생성한다. 기존의 연구들은 연예인 사진 화풍 사진을 기반으로 새로운 이미지를 생성하는 데 초점을 기울였으나 아직까지 의인화 캐릭터를 제작하는 연구는 진행되지 않았다. 본 연구에서는 알고리즘을 이용하여 의인화 캐릭터 생성(ex. 쥐의 특징을 결합하여 새로운 캐릭터인 미키마우스가 생성) 이 가능하도록 구현하였다. 기존에 GAN 알고리즘을 활용하여 이미지를 도출하는 선행연구들은 캐릭터화 및 의인화 캐릭터 생성에 적합하지 않으며, 작가별 캐릭터 및 동물의 외형을 학습하지 못하는 문제가 있다. 본 연구에서는 Unsupervised Image to Image Translation 모델을 기반으로 의인화 캐릭터를 제작할 때 사람과 동물의 특징을 반영하고 작가별 캐릭터 및 동물의 외형을 학습할 수 있도록 제작한다. 실험 결과는 이 연구에서 제시하는 방법이 기존 GAN 모델보다 의인화 캐릭터 생성에 최적화됨을 보여준다. |
영문내용
(English Abstract) |
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