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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.8
- 수록면
- 918 - 921 (4page)
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Recently, paint to image style transfer that converts a painting image into a photo-realistic image has been researched. This method requires hundreds of thousands to millions of datasets. The more datasets help you get the higher quality image, but it takes a lot of time to train. One way to solve this problem is using a single image as input. Approaches of previous single image GAN methods were limited to texture images and they were conditional. So, they still do not work well to learn the distribution of datasets made up of various classes. However, SinGAN uses a pyramid of fully convolutional GANs to learn the patch distribution at a different scale of the image, which can maintain the fine textures of the training image. Also, since it is unconditional, it can be applied not only to texture images, but also to general natural images. So even if you use a single image as input, you can get a photo-realistic image.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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