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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.5
- 수록면
- 369 - 377 (9page)
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최근 딥러닝 기반의 얼굴 합성 연구는 전체적인 스타일이나 헤어, 안경, 화장과 같은 요소를 포함하는 매우 사실적인 얼굴을 생성하는 결과를 보인다. 그러나 피부의 미세 구조와 같은 매우 세부적인 수준의 얼굴은 생성하지 못한다. 본 논문에서는 이러한 한계점을 극복하고자 한 장의 얼굴 라벨 영상으로부터 피부 미세 요소의 종류와 강도 조절을 통해 더욱 사실적인 얼굴 영상을 합성하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 Image-to-Image Translation 방법인 Pix2PixHD를 이용해 얼굴 영역과 피부 요소인 주름, 모공, 홍조가 표시된 라벨 영상을 변환하여 미세 요소가 추가된 얼굴 영상을 생성한다. 피부 요소 영역을 조절한 라벨 영상을 다양하게 생성함으로써 이에 대응하는 미세한 피부 요소가 반영된 다양한 사실적인 얼굴 영상을 생성할 수 있음을 실험을 통해 보인다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 피부 미세요소 조절을 통한 얼굴 영상 합성 기법
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌 (References)
참고문헌 (20)
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Mark-Vu, https://www.psiplus.co.kr/page/?M2_IDX=8160 (accessed Mar. 15, 2022).
I. J. Goodfellow, J. P. Abadie, M. Mirza, B. Xu, D. W. Farley, S. Ozair, A. Courville, and Y. Bengio, “Generative adversarial nets,” Proc. Advances in Neural Information Processing Systems, December 2014.
M. Mirza and S. Osindero, “Conditional generative adversarial nets,” arXiv preprint arXiv:1411.1784, 2014.
Y. Choi, M. Choi, M. Kim, J. -W. Ha, S. Kim, and J. Choo, “StarGAN: Unified generative adversarial networks for multi-domain image-to-image translation,” Proc. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, June 2018. doi: https://doi.org/10.1109/cvpr.2018.00916
Y. Shen, J. Gu, X. Tang, and B. Zhou, “Interpreting the latent space of GANs for semantic face editing,” Proc. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, June 2020. doi: https://doi.org/10.1109/cvpr42600.2020.00926
M. Mirza and S. Osindero, “Conditional generative adversarial nets,” arXiv preprint arXiv:1411.1784, 2014.
Y. Choi, M. Choi, M. Kim, J. -W. Ha, S. Kim, and J. Choo, “StarGAN: Unified generative adversarial networks for multi-domain image-to-image translation,” Proc. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, June 2018. doi: https://doi.org/10.1109/cvpr.2018.00916
Y. Shen, J. Gu, X. Tang, and B. Zhou, “Interpreting the latent space of GANs for semantic face editing,” Proc. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, June 2020. doi: https://doi.org/10.1109/cvpr42600.2020.00926
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