작품 속 인물 특성에 따른 얼굴 생성 웹 개발

Q: 이 논문에서 정의한 StyleGAN2-ADA란 무엇인가?

StyleGAN2-ADA는 StyleGAN2의 단점인 많은 데이터 요구량을 보완하기 위해 데이터 증강 모델을 결합하여 판별자에 전달되는 이미지를 다양한 형태로 증강함으로써 데이터 부족 현상을 해결할 수 있도록 고안된 모델이다. 이미지 품질 평가 성능 지표인 FID를 개선하였다.

Q: 인물 특성에 따른 얼굴 생성 웹 애플리케이션의 성능은 어떠한가?

연구 결과, StyleGAN2-ADA 기반 이미지 생성 모델은 평균 0.663의 precision을 기록하여 적절한 품질의 이미지를 생성할 수 있음을 확인하였다. 또한, LPIPS 평가에서 적합한 특성이 부적합한 특성보다 약 8.6% 낮은 거리를 보여, 생성된 이미지가 인물 특성과 상관관계가 있음을 입증한다.

김규애; 노승진; 이준희; 강정화; 김재현

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김규애 (아주대학교) 노승진 (아주대학교) 이준희 (아주대학교) 강정화 (아주대학교) 김재현 (아주대학교)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회 학술대회논문집 2021년도 한국통신학회 추계종합학술발표회 논문집

발행연도: 2021.11

수록면: 969 - 970 (2page)

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본 논문은 사용자에게 작품 제목과 작품 속 인물의 이름을 입력받아 작품 속 인물 특성에 따라 생성한 얼굴 이미지를 제공하는 웹 애플리케이션을 개발한다. 웹 애플리케이션은 플라스크를 기반으로 만들어졌으며 style generative adversarial network 2-adaptive discriminator augmentation (StyleGAN2-ADA)을 이용한 특성별 이미지 생성 모델과 face morphing을 결합해 설계한다. StyleGAN2-ADA의 precision이 평균 ... 전체 초록 보기

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