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L-GAN 3D : 3D 얼굴 모델링을 위한 랜드마크기반 GAN 모델

원문정보

L-GAN 3D : Landmark-Based GAN for 3D Face Modeling

현선영, 하영국, 이경숙

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초록

영어

With the recent development of artificial intelligence technology, research to apply this technology in various fields is actively being conducted. Among them, GAN and Diffusion Model are mainly used in the field of image generation. Many studies are being conducted to generate images with desired forms using these models, but it is difficult to generate them as 3D models. Therefore, this study proposes L-GAN 3D that generates 3D models with a desired face shape using a face landmark. L-GAN 3D is a model that creates 3D models with the desired face structure by transforming the L-GAN model that generates 2D images while maintaining angles and shapes based on human landmark images and adding 3D-Optimizer to make 2D images into 3D models. Existing models can’t create 3D models with the desired face shape, but L-GAN 3D can create 3D human face models with the desired features by modifying and inputting landmarks of 2D human faces.

한국어

최근 인공지능 기술이 발전하면서 다양한 분야에서 이 기술을 적용하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있 다. 이 중 이미지 생성 분야에서는 GAN, Diffusion Model 등을 주로 사용한다. 이 모델들을 활용하여 원하는 형 태를 가진 이미지를 생성하기 위한 연구는 많이 진행되고 있지만 그것을 3D 모델로 생성하는 데에는 어려움이 있 다. 이에 본 연구에서는 얼굴 랜드마크를 이용하여 원하는 얼굴 형태를 가진 3D 모델을 생성하는 L-GAN 3D를 제안한다. L-GAN 3D는 사람의 랜드마크 이미지를 기반으로 각도와 형태를 유지하며 가짜 2D 이미지를 생성하 는 L-GAN 모델을 변형하고 2차원 이미지를 3차원으로 만들어주기 위한 3D-Optimizer를 추가하여 원하는 얼굴 구조를 가진 3D 모델을 생성하는 모델이다. 기존의 모델은 원하는 얼굴 형태를 가진 3D 모델을 만들지 못하지만 L-GAN 3D는 2D 사람 얼굴의 랜드마크를 수정하여 입력함으로써 원하는 특징을 가진 3D 사람 얼굴 모델을 생 성할 수 있다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
2.1 GAN(Generative Adversarial Network)
2.2 3D Dense Face Alignment(3DDFA)
Ⅲ. 시스템 설계 및 구현
3.1 L-GAN 3D 모델
Ⅳ. 실험 및 분석
4.1 데이터셋(Dataset)
4.2 학습(Training)
4.3 결과 및 분석
Ⅴ. 결론
REFERENCES

저자정보

  • 현선영 Sun-Young Hyun. 건국대학교 인공지능공학과 학생
  • 하영국 Young-Guk Ha. 건국대학교 컴퓨터공학부 교수
  • 이경숙 Kyung-Sook Lee. 한국과학기술정보연구원 팀장

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

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