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이기성 (세종대학교) 한동일 (세종대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2023년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2023.6
수록면
955 - 958 (4page)

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Inpainting between instance-aware images is an important technology that has recently been used in various applications. The technology has used the existing GAN-based model as its main means, and recently has shown better performance by applying the diffusion-based probability model. In our study, we used the latest models, InstaGAN and RePaint, to compare some of the MHP datasets among the fashion datasets. Experiments have shown that both models are suitable for high-quality image generation on small datasets. The paper also provides insight into model selection under different conditions, such as data scale and whether real-time performance is required.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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