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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이금분 (Chosun University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제27권 제7호(통권 제220호)
발행연도
2022.7
수록면
27 - 33 (7page)

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본 논문은 콘텐츠 이미지에 스타일 이미지를 입혀 스타일이 적용된 이미지를 생성하고자 기존의 이미지 대 이미지 방법이 아닌 다중 도메인 스타일 트랜스퍼(style transfer) 방법을 적용한다. 도메인별로 데이터 분포에 대한 다양한 특성을 고려하고, 콘텐츠 데이터의 특징을 잘 보존하면서 높은 품질의 이미지가 생성되도록 잠재 벡터(latent vector)와 가우시안 노이즈를 추가하는 새로운 GAN의 생성자(generator) 아키텍처를 제안한다. 콘텐츠 이미지가 도메인별 스타일을 잘 학습할 수 있도록 네트워크를 구성하고 사계절 이미지로 구성된 도메인에 적용하여 고해상도의 스타일 트랜스퍼 결과를 보여준다.
#Multi domain #Latent vector #Generator architecture #Gaussian noise #Style transfer #멀티 도메인 #잠재 벡터 #생성자 아키텍처 #가우시안 노이즈 #스타일 트랜스퍼

목차

Abstract
요약
I. Introduction
II. Related Works
III. A Proposed Style Transfer Model
IV. Experiment Result
V. Conclusions
REFERENCES

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