Diffusion 모델을 활용한 360 도 실감 이미지 생성 연구

이주희; 라유진; 최은경; 강제원

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 이주희 (이화여자대학교) 라유진 (이화여자대학교) 최은경 (이화여자대학교) 강제원 (이화여자대학교)

저널정보: 한국방송·미디어공학회 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 한국방송·미디어공학회 2024 추계학술대회

발행연도: 2024.11

수록면: 197 - 200 (4page)

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본 논문에서는 사전 학습된 Diffusion 모델과 LoRA(Low-Rank Adaptation)를 활용하여 360 도 실감 영상을 위한 equirectangular projection(ERP) 이미지를 생성하는 새로운 방법을 제안한다. 제안 연구는 기존의 단일시점 평면 이미지로 학습되어 있는 Diffusion 모델이 ERP 이미지 특징을 학습하게 하여 텍스트로부터 고품질의 실감 이미지를 생성할 수 있도록 한다. 제안하는 ERP 이미지 생성에 특화된 노이즈 가이드 및 손실함수를 이용한 LoRA 학습은 적은 양의 메모리와 데이터로 ERP 스타일의 이미지 생성 학습을 가능하게 한다. 또한, 학습된 모델을 ControlNet 과 결합하여 사용자가 입력한 깊이 앱의 레이아웃을 기반으로 이미지를 생성하는 방법을 제안한다.

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