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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제26권 제8호
- 발행연도
- 2020.8
- 수록면
- 390 - 395 (6page)
- DOI
- 10.5626/KTCP.2020.26.8.390
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Generative Adversarial Networks(이하 GANs)은 다양한 콘텐츠 제작 분야에서 빠른 발전속도를 보여왔다. 특히 영상 생성 분야에서는 아바타 애니메이션과 같은 인간 중심 응용 프로그램의 개발로 큰 주목을 받았다. 본 논문에서는 2단계 GAN 파이프라인을 사용하여 ‘GAN을 통한 순차적 인간 행동생성’(Sequential Human Action Generation with GANs)’에 대한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 비디오 생성을 위해 자세 제어 가능한 접근 방식을 적용하였다. 자세 생성기로 자세의 뼈대를 생성한 후, 프레임 생성기를 통해 텍스처를 입히는 방식이 사용되었다. 비디오 제작에 대한 광범위한 실제 분석 결과는 포즈 제어 가능한 비디오 생성이 안정적이고 직관적이라는 결과를 보여준다. 결과적으로 다양한 영상 품질실험을 통해 SeHAGAN의 순차적 행동 방법이 사람의 움직임에 대한 자연스러운 고품질의 영상을 생성할 수 있음을 입증하였다.
목차
요약
Abstract
1. Introduction
2. Related Works
3. SeHAGAN: Sequential Human Action Generation with GANs
4. Evaluation
5. Conclusion
References
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
I.J Goodfellow, J. Pouget-Abadie, M. Mirza, B. Xu, D. Warde-Farley, S. Ozair, A. Courville, Y. Bengio, Generative adversarial nets, NIPS 2014, pp. 2672-2680, 2014.
C. Yang, Z. Wang, X. Zhu, C. Huang, J. SHi, D. Lin, Pose Guided Human Video Generation, ECCV 2018, pp. 204-219, 2018.
H. Cai, C. Bai, Y. Tai, C. Tang, Deep Video Generation, Prediction and Completion of Human ACtion Sequences, ECCV 2018, pp. 374-390, 2018.
Z. Cao, G. Hidalgo, T. Simon, S. Wei, Y. Sheikh, OpenPose: Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields, CoRR, Vol. abs/1812.08008, 2018.
M. Mirza, S. Osindero, Conditional Generative Adversarial Nets, ArXiv, 1411.1784, 2014.
C. Yang, Z. Wang, X. Zhu, C. Huang, J. SHi, D. Lin, Pose Guided Human Video Generation, ECCV 2018, pp. 204-219, 2018.
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Z. Cao, G. Hidalgo, T. Simon, S. Wei, Y. Sheikh, OpenPose: Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields, CoRR, Vol. abs/1812.08008, 2018.
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