스타일 전이

영어	Style Transfer
분류	컴퓨터 비전
기술	CNN, GAN
활용	예술, 필터, 디자인

'''스타일 전이'''(Style Transfer)는 한 이미지의 스타일을 다른 이미지에 적용하는 [[딥러닝]] 기술입니다. == 개요 == 스타일 전이는 콘텐츠 이미지의 내용을 유지하면서 스타일 이미지의 예술적 스타일을 적용합니다. 예를 들어 사진을 반 고흐 화풍으로 변환할 수 있습니다. 2015년 Gatys et al.의 논문으로 주목받았습니다. == 작동 원리 == === Neural Style Transfer === # 콘텐츠 이미지에서 내용 특징 추출 # 스타일 이미지에서 스타일 특징 추출 # 손실 함수 최적화 # 결합된 이미지 생성 === 손실 함수 === * 콘텐츠 손실: 내용 유지 * 스타일 손실: 그람 행렬 매칭 * 총 변동 손실: 평활화 == 기술 발전 == === 최적화 기반 (2015) === * Gatys et al. * 느린 속도 * 높은 품질 === 실시간 (2016) === * Johnson et al. * 피드포워드 네트워크 * 빠른 추론 === 임의 스타일 (2017) === * AdaIN * 단일 모델로 다양한 스타일 * 스타일 혼합 === GAN 기반 === * CycleGAN * 비쌍 데이터 * 도메인 변환 == 활용 분야 == === 예술 === * 사진의 예술 작품화 * 디지털 아트 * NFT 생성 === 앱/필터 === * Prisma * Instagram 필터 * 사진 편집 === 게임/영화 === * 시각 효과 * 스타일화 렌더링 === 디자인 === * 인테리어 시각화 * 패션 디자인 == 고급 기법 == === 비디오 스타일 전이 === * 시간 일관성 * 프레임 간 안정성 === 3D 스타일 전이 === * NeRF 스타일화 * 3D 모델 === 텍스트 기반 === * CLIP 연동 * 프롬프트로 스타일 지정 == 도전 과제 == * 콘텐츠 보존 * 아티팩트 감소 * 비디오 시간 일관성 == 관련 문서 == * [[딥러닝]] * [[GAN]] * [[컴퓨터 비전]] * [[CNN]] [[분류:인공지능]] [[분류:컴퓨터 비전]] [[분류:생성형 AI]]