인공지능 학습용 대한민국 만화·웹툰 생성 데이터셋 구축을 위한 태그 기반 프롬프트 라벨링 연구

Q: 이 논문에서 정의한 선택 태그 기반 프롬프트 라벨링(STPL)이란 무엇인가?

만화 및 웹툰 컷 이미지를 인물, 객체, 배경, 연출의 네 가지 핵심 요소로 분리하고, 각 요소에 정의된 세부 항목 중 적절한 태그를 선택하여 라벨링하는 방법론이다. 이는 주관성을 배제하고 객관성과 실용성을 확보하여 생성형 AI 학습에 최적화된 데이터를 구축하는 데 목적이 있다.

Q: STPL 방법론을 통해 구축된 만화·웹툰 데이터셋의 유효성은 어떻게 측정되는가?

연구 결과, Stable Diffusion XL 모델을 사용하여 구축된 데이터셋을 학습시킨 후 Frechet Inception Distance(FID) 지표를 통해 유효성을 측정하였다. 분석 결과 FID 값 60.04를 기록하며 실제 이미지와 생성 이미지 간의 분포 차이를 통해 데이터셋의 품질을 검증하였다.

엄태선; 이우성; 이혜원; 최지희; 구영현

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 엄태선 (피씨엔) 이우성 (피씨엔) 이혜원 (피씨엔) 최지희 (피씨엔) 구영현 (세종대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2024 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2024.6

수록면: 101 - 103 (3page)

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AI를 활용한 만화 연구 및 작품 생성이 활발해지며 만화 데이터셋 연구도 자연스럽게 증가하고 있다. 하지만 최근의 생성형 AI는 프롬프트 기반 생성을 하고 있음에도 불구하고 이에 대한 기준 및 관련 연구가 많이 부족하다. 본 연구는 선택 태그 기반 프롬프트 라벨링(Selected Tag-based Prompt Labeling, STPL) 방법론을 세계 최초로 제안하고, 이를 활용해 대한민국 만화·웹툰 생성 데이터셋을 구축하는 것을 목표로 한다. STPL은 만화·웹툰 이미지 컷을 인물, 객체, 배경, 연출 등의 요소로 분리한 뒤, 각 요소 ... 전체 초록 보기

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