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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 1,010 - 1,025 (16page)
- DOI
- 10.5909/JBE.2024.29.6.1010
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본 논문은 기존의 3D 복원 알고리즘을 검토하여 이들의 한계를 확인하고, 2D 이미지 생성 및 편집 모델을 활용하여 3D 공간을 효율적으로 표현할 수 있는 개선된 2.5D 데이터 생성 알고리즘을 제안한다. 2.5D 데이터는 2D 이미지로부터 카메라 각도에 따라 변화하는 장면과 사물의 움직임을 현실적으로 제공하며, 물과 같은 유체의 애니메이션을 포함한 배경 에셋을 생성하여 몰입감을 높이고자 한다. 이 과정은 총 5단계로 구성되며, 기존 연구들을 비교하여 최적의 결과를 도출하는 방법을 제시한다. 각 단계에서는 지속적으로 발전하고 있는 기존 연구들을 추가하여 제안하는 알고리즘의 확장 가능성을 보여준다. 이를 통해 AI를 활용하여 낮은 비용과 적은 시간 내에 높은 퀄리티의 에셋 데이터를 생성할 수 있는 접근을 제안한다. 이 기술은 실제 영화 촬영 산업에서 중요한 역할을 할 것으로 기대되며, 부족했던 에셋 데이터셋 공급을 충족시키는 중요한 기술적 해결책으로 자리 잡을 것이다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. AI를 활용한 3D 공간 복원 및 표현 기술 동향
Ⅲ. AI 기반 배경 에셋 생성 기술
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌 (References)
참고문헌 (31)
참고문헌 신청
Goodfellow, I., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., ... & Bengio, Y. Generative adversarial nets. Advances in neural information processing systems, 27. 2014. doi: https://doi.org/10.1145/3422622
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Dong, Y., Fang, C., Bo, L., Dong, Z., & Tan, P. PanoContext-Former: Panoramic total scene understanding with a transformer. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2024. doi: https://doi.org/10.1109/cvpr.2019.00114
Jia, H., Yi, H., Fujiki, H., Zhang, H., Wang, W., & Odamaki, M. 3d room layout recovery generalizing across manhattan and non-manhattan worlds. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2022. doi: https://doi.org/10.1109/cvprw56347.2022.00567
Höllein, L., Cao, A., Owens, A., Johnson, J., & Nießner, M. Text2room: Extracting textured 3d meshes from 2d text-to-image models. In Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision. 2023. doi: https://doi.org/10.1109/iccv51070.2023.00727
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