TAEWON KANG

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(2018) GAN Algorithm에 기반한 최적화된 의인화 캐릭터 생성 방법 (Generate Personification Character with using GAN Algorithm)

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Generative Adversarial Networks(GAN, 적대적 신경 생성망)은 학습된 데이터를 기반으로 두 신경망 모델의 경쟁을 통해 사실적인 결과물 이미지를 새롭게 생성한다. 기존의 연구들은 연예인 사진, 화풍 사진을 기반으로 새로운 이미지를 생성하는 데 초점을 기울였으나 아직까지 의인화 캐릭터를 제작하는 연구는 진행되지 않았다. 본 연구에서는 GAN 알고리즘을 이용하여 의인화 캐릭터 생성(ex. 쥐의 특징과 사람의 특징을 결합하여 새로운 캐릭터인 미키마우스가 생성)이 가능하도록 구현하였다. 기존에 GAN 알고리즘을 활용하여 이미지를 도출하는 선행연구들은 캐릭터화 및 의인화 캐릭터 생성에 적합하지 않으며, 작가별 캐릭터 및 동물의 외형을 학습하지 못하는 문제가 있다. 본 연구에서는 Unsupervised Image to Image Translation 모델을 기반으로 의인화 캐릭터를 제작할 때, 사람과 동물의 특징을 반영하고 작가별 캐릭터 및 동물의 외형을 학습할 수 있도록 제작한다. 실험 결과는 이 연구에서 제시하는 방법이 기존 GAN 모델보다 의인화 캐릭터 생성에 최적화됨을 보여준다.


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