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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.11
- 수록면
- 1,876 - 1,883 (8page)
- DOI
- 10.7840/kics.2022.47.11.1876
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최근 다양한 GAN 모델이 개발되어 여러 분야에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 패션 아이템에 대한 다중 세부 아이템 도메인 변환 시스템 구현을 위해 GAN 모델을 활용하고자 한다. 이를 위해 조건을 지정하여 원하는 도메인 스타일로 변환된 이미지를 생성할 수 있으며 객관적으로 검증된 StarGAN v2를 채택하여 실험 및 구현을 진행하였다. 데이터셋의 레이블링을 최소화하며 도메인에 따른 변환 결과를 정확히 도출할 수 있도록 세부 아이템별로 모델을 각각 생성하였다. 학습된 이미지 생성 모델을 활용하여 하나의 이미지에서 추출한 스타일을 다른 이미지에 합성하는 결과를 도출하였고, 모델들을 모두 활용하여 하나의 이미지에 대해 여러 도메인을 변환할 수 있도록 방안을 제시하였다. 각각의 도메인 변환 이미지 생성 모델에 대한 성능 평가를 위해 실제 이미지와 생성 이미지 사이의 유사도를 측정하고 평가 분석하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구 배경
Ⅲ. 패션 스타일 변환 이미지 생성 방안
Ⅳ. 성능 평가
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
I. Goodfellow, J. Pouget-Abadie, M. Mirza, B. Xu, et al., “Generative adversarial Nets,” Advances in NIPS 27, 2014. (https://doi.org/10.1145/3422622)
H. Jang, et al., “Implementation of User-defined Style Transformation Scheme for Fashion Item based on GAN,” in Proc. KICS ICC 2022, pp. 1750-1751, Jeju Island, Korea, Jun. 2022.
T. Karras, S. Laine, and T. Aila, “A style-based generator architecture for generative adversarial networks,” in Proc. IEEE/CVF Conf. CVPR, 2019. (https://doi.org/10.1109/cvpr.2019.00453)
Mfrashad, ClothingGAN: AI Powered Clothing Design Generator (2020), Retrieved May, 23, 2022, from https://github.com/mfrashad/ClothingGAN.
Y. Choi, et al., “Stargan: Unified generative adversarial networks for multi-domain image-to-image translation,” in Proc. IEEE Conf. CVPR, 2018. (https://doi.org/10.48550/arXiv.1711.09020)
H. Jang, et al., “Implementation of User-defined Style Transformation Scheme for Fashion Item based on GAN,” in Proc. KICS ICC 2022, pp. 1750-1751, Jeju Island, Korea, Jun. 2022.
T. Karras, S. Laine, and T. Aila, “A style-based generator architecture for generative adversarial networks,” in Proc. IEEE/CVF Conf. CVPR, 2019. (https://doi.org/10.1109/cvpr.2019.00453)
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Y. Choi, et al., “Stargan: Unified generative adversarial networks for multi-domain image-to-image translation,” in Proc. IEEE Conf. CVPR, 2018. (https://doi.org/10.48550/arXiv.1711.09020)
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