Al은 극단적인 사진으로 캐리커처를 그립니다.

Al은 극단적인 사진으로 캐리커처를 그립니다.

마이크로소프트와 홍콩 시립대학교의 컴퓨터 과학자들은 캐리커처를 그릴 수 있는 GAN(Generative Adversarial Network)이라는 일종의 인공 신경망을 형성하는 두 가지 별도의 AI 시스템을 개발했습니다.

업로드된 인물 사진에서 두 개의 GAN 네트워크 중 하나가 특정 얼굴 특징을 분석하고 과장합니다. 나머지 GAN 네트워크는 캐리커처에서 흔히 볼 수 있는 예술적 스타일로 몇 가지 브러시 스트로크를 추가하여 인물 사진이 흥미로운 캐리커처가 되도록 돕습니다.

Al은 극단적인 사진으로 캐리커처를 그립니다.

이러한 알고리즘의 멋진 점은 역방향으로 작동하여 캐리커처를 사실적인 이미지로 변환할 수 있다는 것입니다.

그러나 이 시스템에는 여전히 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 다른 얼굴 특징에 비해 기하학적인 과장 정도가 전체적인 얼굴 형태에서 더욱 뚜렷하게 표현됩니다. 알고리즘은 얼굴 볼륨에 위치한 63개의 랜드마크 중 33개만 읽을 수 있었기 때문에 귀, 머리카락, 주름 등의 세부 사항에 대해 어느 정도 기하학적 과장을 적용하는 것은 불가능했습니다. 연구원들은 다음을 추가하여 이러한 한계를 해결했습니다. 얼굴에 더 많은 랜드마크가 있습니다.

Al은 극단적인 사진으로 캐리커처를 그립니다.

이 AI 시스템은 프레임별로 비디오 형식의 캐리커처 아트를 만들 수도 있습니다.

Al은 극단적인 사진으로 캐리커처를 그립니다.

영상 속 도널드 트럼프 대통령이 연설을 할 때는 프레임 하나하나가 캐리커처 스타일로 과장돼 등장한다.


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