Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
StyleGAN2를 활용한 스케치 기반 애니메이션 이미지 생성 |
| 영문제목(English Title) |
Sketch-Based Animation Image Generation using StyleGAN2 |
| 저자(Author) |
김도연
심종화
황인준
Doyeon Kim
Jonghwa Shim
Eenjun Hwang
|
| 원문수록처(Citation) |
VOL 49 NO. 02 PP. 0740 ~ 0742 (2022. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
스케치 기반의 이미지를 생성하는 기술은 이미 여러 분야에서 유용하게 활용되고 있으며, 최근에는 생성 이미지의 특징별 분리 및 조절을 위해 StyleGAN2(Style-based Generative Adversarial Network 2)를 활용한 스케치 기반 이미지 생성 연구가 활발하다. 하지만, 기존 연구는 실사 이미지 생성에 치중되어 있어 다른 데이터 도메인을 위한 연구가 미흡하며, 학습에 필요한 스케치 데이터의 부족으로 성능 저하 문제가 발생한다. 이에 본 논문은 사전 훈련된 StyleGAN2 모델을 활용한 소량의 스케치 데이터 기반 고품질 애니메이션 이미지 생성 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 소량의 스케치 데이터를 효과적으로 활용하기 위해 스케치 데이터에 다양한 증강 기법을 적용하며, 사전 훈련된 StyleGAN2 모델이 스케치의 거시적인 모양 특징을 반영하면서도 고품질의 애니메이션 이미지를 생성할 수 있도록 두 종류의 적대적 학습을 수행한다. 다양한 실험을 통하여 제안하는 기법이 스케치의 특징을 반영한 고품질 애니메이션 이미지를 생성할 수 있음을 보인다. |
영문내용
(English Abstract) |
|
| 키워드(Keyword) |
|
| 파일첨부 |
PDF 다운로드
|
