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학술저널
저자정보
김현수 (네이버) 최윤제 (네이버) 김준호 (네이버) 유승주 (서울대학교) 어영정 (연세대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회지 정보과학회지 제39권 제6호(통권 제385호)
발행연도
2021.6
수록면
29 - 37 (9page)

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생성적 적대 신경망(generative adversarial networks, GANs)은 무작위 은닉벡터로부터 사실적인 이미지를 생성한다. 입력인 은닉벡터를 변조함으로써 결과이미지를 수정할 수 있지만, 실제하는 이미지를 편집하려는 경우 1) 실제이미지를 은닉벡터로 사영하는 최적화연산의 높은 시간복잡도 또는 2) 인코더를 통한 사영과정에서 생기는 오차에 의한 어려움이 있다. 본 특집원고에서는 은닉표현자에 공간차원을 도입하고 상응하는 공간별 변조연산을 사용하는 StyleMapGAN을 소개한다. 그로 인해 인코더기반의 사영을 통해 최적화연산보다도 정확한 결과를 얻을 수 있게 되고 지역별 편집이 가능해진다. 이미지 편집의 다양한 작업에 대한 폭넓은 실험은 StyleMapGAN의 우월함을 입증한다. 더불어, 기존의 편집방법들은 StyleMapGAN에서 여전히 유효하다.

목차

1. 요약
2. 서론
3. 관련연구
4. StyleMapGAN
5. 실험
6. 결론 및 토의
참고문헌

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