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학술대회자료
저자정보
김경훈 (국민대학교) 윤수연 (국민대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회 학술대회논문집 2024년도 한국통신학회 하계종합학술발표회 논문집
발행연도
2024.6
수록면
850 - 854 (5page)

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본 연구에서는 LLM, Grounding DINO, SAM, Diffusion 모델을 통합하여 이미지 변형 기술을 개선하는 새로운 접근 방식을 제안하고 이를 다양한 실험을 통해 검증하였다. 실험 결과, 제안된 방법은 기존의 VAE와 GAN 방법에 비해 더 높은 성능을 보였다. 특히 Precision은 0.92, Recall은 0.90, F1 Score는 0.91로 나타났다. 이 기술은 자연어 프롬프트를 이용한 자동화된 이미지 변형에서 높은 정확도와 재현율을 달성하였다. 구체적인 실험에서는 디지털 아트, 영화 후반 작업, 게임 디자인, 의료 이미지 처리, 위성 이미지 분석 등 다양한 응용 분야에서 제안된 기법의 우수성을 확인할 수 있었다. 본 연구의 성과는 사용자가 복잡한 편집 도구나 전문지식 없이도 자연어 명령만으로 원하는 이미지 수정을 수행할 수 있게 하여, 디지털 콘텐츠의 창작과 소비 방식에 혁신을 가져올 것으로 기대된다. 이러한 기술의 발전은 디지털 혁신을 촉진하고 다양한 산업 분야에서 새로운 응용 가능성을 열어줄 것이다.
#이미지 인페인팅 #Diffusion 모델 #Image Inpainting #SAM #Diffusion models #Semantic Segmentation #LLM

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 연구 방법론
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
References

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