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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이상은 (한국전자통신연구원) 채원석 (한국전자통신연구원  ) 김현진 (한국전자통신연구원)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제30권 제2호
발행연도
2024.2
수록면
70 - 76 (7page)
DOI
10.5626/KTCP.2024.30.2.070

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2024

다양한 맥락에서의 캐릭터 이미지 생성을 위한 잠재 확산 모델 재학습
이상은 ,  채원석 ,  김현진 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2024.02 학술저널

2023

잠재 확산 모델 재학습을 통한 맥락별 웹툰 캐릭터 이미지 생성 기술
이상은 ,  채원석 ,  김현진 한국정보과학회 학술발표논문집 2023.06 학술대회자료

초록· 키워드

오류제보하기
최근, 이미지 생성모델의 발전으로 시각 예술, 일러스트 이미지 제작을 포함한 다양한 분야에 생성모델을 접목하려는 시도가 증가하고 있다. 그 중, 웹툰 분야에서는 자동 채색, 배경 생성 등 노동집약적인 업무를 자동화하기 위하여 생성모델을 활용하는 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는, 웹툰에 등장하는 캐릭터를 학습시켜, 학습 데이터에 존재하지 않는 새로운 맥락에서의 캐릭터 모습을 생성할 수 있는 기술을 제시한다. 이를 위해, 본 연구에서는 높은 이미지 생성 능력으로 널리 활용되는 잠재 확산 모델 중 하나인 stable diffusion을 두 웹툰 캐릭터 데이터셋을 이용해 재학습시켜 각 캐릭터에 대한 특징을 학습할 수 있도록 하였다. 그 후, 새로운 맥락에서의 캐릭터 이미지 생성 능력을 평가하기 위해서 학습 데이터에 존재하지 않는 표정, 외형, 시점, 행동 및 배경으로 나누어 각 경우의 캐릭터 이미지를 생성하도록 하였다. 결과적으로, 학습된 모델이 text-to-image, image-to-image의 두 가지 방법을 통해 새로운 맥락에서의 다양한 웹툰 캐릭터 이미지를 생성할 수 있음을 확인하였다.
#이미지 생성 #잠재 확산 모델 #웹툰 캐릭터 생성 #모델 재학습 #image generation #latent diffusion model #generative models #webtoon character generation #stable diffusion

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 방법
4. 결과
5. 결론
References

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
Saharia, Chitwan, et al., “Photorealistic text-to-image diffusion models with deep language understanding,” Advances in Neural Information Processing Systems, vol. 35, pp. 36479-36494, 2022. google schola https://github.com/CompVis/stable-diffusion google schola https://www.midjourney.com/home/ google schola Hensman, Paulina, and Kiyoharu Aizawa. "cGAN-based manga colorization using a single training image,” 2017 14th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR), vol. 3, IEEE, 2017. google schola Yoo, Seungjoo, et al., "Coloring with limited data: Few-shot colorization via memory augmented networks,” Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2019. google schola

이 논문의 저자 정보

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