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김은지 (경북대학교) 강다빈 (경북대학교) 송호준 (경북대학교) 김동휘 (경북대학교) 박상효 (경북대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 한국방송·미디어공학회 2024 하계학술대회
발행연도
2024.6
수록면
1,062 - 1,065 (4page)

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인페인팅 기술이 최근 각광받고 있으나 기존 인페인팅 기술을 딥러닝에 의해 생성된 콘텐츠에 검층하는 연구는 미미하다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝 기반 생성 이미지에 대한 인페인팅 성능을 검증한다. 실제 이미지와 스타일 변환 이미지, DALL-E 3와 스테이블 디퓨전으로 생성한 이미지를 객체 분할 마스크, 좁은 영역 마스크, 넓은 영역 마스크로 인페인팅 하여 정성적 평가와 정량적 평가를 진행하였다. 그 결과 객체 분할 마스크에서는 DALL-E 3이 좁은 영역 마스크에서는 스테이블 디퓨전이 실제 이미지보다 LPIPS가 2% 낮았다. 그리고 모든 이미지의 인페인팅의 결과가 85% 이상 자연스러워 생성 이미지에 인페인팅이 잘 적용됨을 확인하였다. 이때 넓은 영역 마스크 인페인팅에서 DALL-E 3 이미지가 실제 이미지에 비해 LPIPS가 5% 좋은 수치를 보였으나 정성적 평가에서는 8.5% 낮은 결과를 보였다. 이를 통해 생성 이미지의 특성을 고려한 인페인팅 지표의 개선이 필요할 수 있음을 확인하였다.

목차

요약
1. 서론
2. 실험 방법
3. 실험 진행 및 결과
4. 결론
참고 문헌

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