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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.1
- 수록면
- 39 - 60 (22page)
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딥러닝 분야 중 생성과 관련된 연구는 주로 GAN 이후에 많은 알고리즘이 있는데 생성이라는 측면에서 볼 때 미술과는 다른 점이 있다. 공학적 측면에서의 생성이 주로 정량적 지표나 정답과 오답의 유무를 판단하는 것이라면 미술적 측면에서의 생성이란 다양한 관점에서 정답과 오답을 교차검증하고 의심하여 세상과 인간의 삶을 해석하는 생성을 만들어낸다. 본 논문은 딥러닝의 비디오 생성능력을 콜라주적 관점에서 해석하고 미술작가가 만든 결과물과 비교하였다. 실험의 특징은 콜라주 기법으로 만든 창작자의 결과물을 GAN이 얼마만큼 재현하는지와 창작적인 부분과의 차이점을 비교분석하는 것이고, GAN의 재현력에 대한 성능 평가항목을 만들어 그 만족도를 조사하였다. 창작자의 스테이트먼트와 표현목적을 얼마나 재현했는지에 관한 실험을 위해서는 스테이트먼트 키워드에 해당하는 딥러닝 알고리즘을 찾아 그 유사성을 비교하였으며, 실험결과 GAN은 콜라주 기법을 표현하기에는 기대에 많이 못 미쳤다. 그럼에도 불구하고 이미지 연상에서는 인간의 능력보다 높은 만족도를 보여주었는데 이것은 GAN의 추상화 생성 측면에서 인간과 비견할만한 능력을 보일 수 있다는 긍정적인 발견이라고 하겠다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 실험을 통한 콜라주 성능의 분석적 고찰
Ⅳ. 결론
참고문헌 (References)
참고문헌 (26)
참고문헌 신청
Ahmed Elgammal, Bingchen Liu, Mohamed Elhoseiny, Marian Mazzone, , CAN: Creative Adversarial Networks Generating “Art” by Learning About Styles and Deviating from Style Norms, arXiv:1706.07068v1 [cs.AI] 21 Jun 2017
Mario Klingemann MEMORIES OF PASSERSBY I, http://www.irobotnews.com/news/articleView.html?idxno=16731, (Accessed on November 20, 2020)
Phillip Isola, Jun-Yan Zhu, Tinghui Zhou, Alexei A. Efros, Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks, https://arxiv.org/pdf/1611.07004.pdf, arXiv:1611.07004v3 [cs.CV] 26 Nov 2018
Ting-Chun Wang, Ming-Yu Liu, Jun-Yan Zhu, Andrew Tao, Jan Kautz, Bryan Catanzaro, High-Resolution Image Synthesis and Semantic Manipulation with Conditional GANs, NVIDIA Corporation 2 UC Berkeley, https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Wang_High-Resolution_Image_Synthesis_CVPR_2018_paper.pdf, CVPR 2018
Ting-Chun Wang, Ming-Yu Liu, Jun-Yan Zhu, Guilin Liu, Andrew Tao, Jan Kautz, Bryan Catanzaro, Video-to-Video Synthesis, https://arxiv.org/pdf/1808.06601.pdf, arXiv:1808.06601v2 [cs.CV] 3 Dec 2018
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