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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.9
- 수록면
- 662 - 675 (14page)
- DOI
- 10.5909/JBE.2024.29.5.662
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본 연구는 재난 경보 시스템에서 생성 AI 기술을 사용하는 새로운 프레임워크 Text-To-3D Cinemagraph를 제안한다. 이 프레임워크는 텍스트 및 이미지 생성과 광학 흐름, 3D 카메라 움직임과 같은 애니메이션 기술을 결합하여 동적인 시각 경보를 만든다. 현재의 Text-To-Video 기술이 복잡하고 자원을 많이 소모하는 것과 달리, Text-To-3D Cinemagraph 접근 방식은 더 간단하고 빠르며 재난 시나리오와 같은 특정 도메인에 맞게 설계가 가능하다. 먼저, 실제 이미지에서 추출한 메타데이터를 사용하여 LLM model을 fine-tuning하여 만든 metadata generator를 통해 이미지 생성을 위한 prompt를 만든 후, Diffusion based Text-To-Image Generative Model을 통해 이미지를 생성한다. 이를 애니메이션화하여 재난을 생생하게 묘사함으로써 취약계층을 위한 재난 경보의 명확성과 접근성을 향상시킨다.
목차
요약
Abstract
I. Introduction
II. Related Work
III. Proposed Method
IV. Results
V. Conclusion
References
참고문헌 (28)
참고문헌 신청
Li, X., Cao, Z., Sun, H., Zhang, J., Xian, K., & Lin, G. (2023). 3d cinemagraphy from a single image. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 4595-4605). doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.2303.05724
Shih, M. L., Su, S. Y., Kopf, J., & Huang, J. B. (2020). 3d photography using context-aware layered depth inpainting. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 8028-8038). doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.2004.0472
Radford, A., Kim, J. W., Hallacy, C., Ramesh, A., Goh, G., Agarwal, S., ... & Sutskever, I. (2021, July). Learning transferable visual models from natural language supervision. In International conference on machine learning (pp. 8748-8763). PMLR.
Li, J., Li, D., Xiong, C., & Hoi, S. (2022, June). Blip: Bootstrapping language-image pre-training for unified vision-language understanding and generation. In International conference on machine learning (pp. 12888-12900). PMLR.
Kirillov, A., Mintun, E., Ravi, N., Mao, H., Rolland, C., Gustafson, L., ... & Girshick, R. (2023). Segment anything. In Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (pp. 4015-4026). doi: https://doi.org/10.1109/ICCV51070.2023.00371
Shih, M. L., Su, S. Y., Kopf, J., & Huang, J. B. (2020). 3d photography using context-aware layered depth inpainting. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 8028-8038). doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.2004.0472
Radford, A., Kim, J. W., Hallacy, C., Ramesh, A., Goh, G., Agarwal, S., ... & Sutskever, I. (2021, July). Learning transferable visual models from natural language supervision. In International conference on machine learning (pp. 8748-8763). PMLR.
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Kirillov, A., Mintun, E., Ravi, N., Mao, H., Rolland, C., Gustafson, L., ... & Girshick, R. (2023). Segment anything. In Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (pp. 4015-4026). doi: https://doi.org/10.1109/ICCV51070.2023.00371
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