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GANMOOK: Generative Adversarial Network을 이용한 수묵화 스타일 이미지 생성 기술
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| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 고민삼 | - |
| dc.contributor.author | 노형기 | - |
| dc.contributor.author | 이광희 | - |
| dc.date.accessioned | 2021-06-22T14:03:08Z | - |
| dc.date.available | 2021-06-22T14:03:08Z | - |
| dc.date.issued | 2017-06 | - |
| dc.identifier.issn | 2466-0825 | - |
| dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/erica/handle/2021.sw.erica/9562 | - |
| dc.description.abstract | 최근 다양한 딥러닝 기술이 서양화 이미지 생성에 활발히 응용되고 있지만, 수묵화 이미지 생성에 대해서는 주로 이미지 처리 방식을 사용하고 있다. 본 논문은 최신 딥 생성 모델인 GANMOOK의 핵심 아이디어와 학습 방식을 소개한다. 본 연구와 실험 결과는 GAN기반 모델들이 다른 학습 모델에 비해 수묵화의 선과 농담을 더욱 잘 표현함을 보여준다. | - |
| dc.format.extent | 3 | - |
| dc.language | 한국어 | - |
| dc.language.iso | KOR | - |
| dc.publisher | 한국정보과학회 | - |
| dc.title | GANMOOK: Generative Adversarial Network을 이용한 수묵화 스타일 이미지 생성 기술 | - |
| dc.title.alternative | GANMOOK: Generative Adversarial Network to Stylize Images Like Ink Wash Painting | - |
| dc.type | Article | - |
| dc.publisher.location | 대한민국 | - |
| dc.identifier.bibliographicCitation | 한국정보과학회 2017년 한국컴퓨터종합학술대회 논문집, pp 793 - 795 | - |
| dc.citation.title | 한국정보과학회 2017년 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 | - |
| dc.citation.startPage | 793 | - |
| dc.citation.endPage | 795 | - |
| dc.description.isOpenAccess | N | - |
| dc.description.journalRegisteredClass | other | - |
| dc.identifier.url | https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE07207384 | - |
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