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초록·키워드
본 논문에서는 텍스처 합성을 할 때 CNN을 사용하여 효율성을 높이고 방향을 고려하여 동적인 결과로 품질을 개선시킬 수 있는 방법을 제안한다. 자유로운 회전 각도로 방향성을 고려하여 동적인 결과물을 생성할 수 있도록 하였으며, 기존 접근법인 사각형 형태의 마스크 블록이 아닌 다양한 회전 각도를 고려하여 학습을 했기 때문에 텍스처 합성 과정에서 방향성 특징을 좀 더 잘 표현할 수 있다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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