Notice
Recent Posts
Recent Comments
딥 네트워크 - 딥러닝 모델 분석/네트웍 통신/카메라 3A 튜닝 분야
[일인기업 딥 네트워크][기술컨설팅 가능함] StyleGAN V2 논문의 핵심 알고리즘 5 가지와 그것이 가상인간 구현에 어떻게 응용되는지에 대해 설명하였습니다 ... 본문
Kernel Porting/Linux
[일인기업 딥 네트워크][기술컨설팅 가능함] StyleGAN V2 논문의 핵심 알고리즘 5 가지와 그것이 가상인간 구현에 어떻게 응용되는지에 대해 설명하였습니다 ...
파란새 2023. 6. 11. 06:40그동안 2 년 가까이 BLDC/PMSM 모터제어로 전류를 정밀하게 제어하는 방법을 찾으려고 관련 논문을 수백편 뒤져서 최근에 모터의 정밀 전류제어 구현 기법을 99 % 터득에 성공했다 ...
저는 그동안 모터제어만 판것은 아니고 카메라 이미지센서의 화질 보정 알고리즘을 터득하려고 논문과 특허를 수도 없이 뒤져서 결국 터득에 성공했다 ...
밥벌이를 하려고 이것만 한것은 아니다 ...
딥러닝 NeRF 논문과 StyleGAN 논문의 핵심 딥러닝 모델 설계 구조를 파악하느라 고생 좀 했다 ...
또한 구글 Transformer Model 기반으로 음성인식 구현을 위한 딥러닝 모델 세부 설계구조 분석도 결코 쉽지 않았다 ...
이것으로 밥벌이를 하려 99% 준비해 놨는데 경기가 죽어서 일꺼리 얻기가 하늘에 별따기라 너무 힘들다 ...
이렇게 힘들어도 나는 자신있다 왜냐하면 위에서 언급한 99 점 짜리 기술이 몇가지가 있으니 언젠가 반드시 기회가 오리라 나는 확신하기 때문이다 ...
StyleGAN 논문의 딥러닝 모델은 고해상도의 사실적인 가상인간 이미지를 생성할 수 있는 강력한 기술입니다. 이 모델은 스타일 Transfer 메커니즘을 통해 다양한 스타일 요소를 조절하고 결합할 수 있습니다. 스타일 Transfer 메커니즘의 세부 동작원리는 다음과 같습니다.
StyleGAN V2 논문의 핵심 알고리즘 5 가지는 다음과 같습니다.
Normalization artifacts 제거 : StyleGAN V2는 기존의 GAN 모델들이 가지고 있던 물방울 모양의 아티팩트를 제거하였습니다. 이를 위해 스타일을 적용하는 방식을 혁신적으로 개선하고, 새로운 정규화 방법을 도입하였습니다. 이 알고리즘은 가상인간을 구현할 때, 피부나 머리카락 등의 세부적인 텍스처를 더욱 자연스럽고 선명하게 만들어줍니다.
Path length regularization 도입 : StyleGAN V2는 latent space의 작은 변화가 생성된 이미지에 큰 영향을 미치지 않도록 하였습니다. 이를 위해 path length regularization이라는 새로운 방법을 사용하여 이미지 품질과 generator의 smoothness를 동시에 향상시켰습니다. 이 알고리즘은 가상인간을 구현할 때, 다양한 표정이나 감정을 부드럽게 표현할 수 있도록 도와줍니다.
Progressive growing 개선 : StyleGAN V2는 progressive growing이라는 점진적으로 해상도를 높여가는 학습 방법을 대체하였습니다. 이 방법은 해상도별로 다른 특징이 나타나는 phase artifact라는 문제점을 가지고 있었습니다. StyleGAN V2는 skip connection과 residual connection을 결합하여 각 해상도의 feature map을 효율적으로 활용하고, capacity 문제를 해결하기 위해 상위 레이어의 feature map의 수를 증가시켰습니다. 이 알고리즘은 가상인간을 구현할 때, 고해상도의 이미지를 빠르고 안정적으로 생성할 수 있도록 도와줍니다.
Style mixing 기법 도입 : StyleGAN V2는 latent space에서 뽑은 여러 개의 스타일 벡터를 각 레이어에 적용하여 다양한 스타일이 섞인 이미지를 생성할 수 있는 기법입니다. 이 기법은 style correlation이 발생하지 않도록 하며, regularization 효과도 줍니다. 이 알고리즘은 가상인간을 구현할 때, 원하는 스타일과 특징을 조합하여 맞춤형 이미지를 생성할 수 있도록 도와줍니다.
Latent space로의 projection 기능 추가 : StyleGAN V2는 이미지를 latent space로 역투영하는 projection 기능을 추가하였습니다. 이 기능은 주어진 이미지와 가장 비슷한 latent vector를 찾아내어, 이미지를 수정하거나 변형하는데 사용할 수 있습니다. 이 알고리즘은 가상인간을 구현할 때, 실제 인간의 이미지를 latent space로 가져와서 원하는 방식으로 변경하거나 합성할 수 있도록 도와줍니다.
이상으로 StyleGAN V2 논문의 핵심 알고리즘 5 가지와 그것이 가상인간 구현에 어떻게 응용되는지에 대해 설명하였습니다. StyleGAN V2는 GAN 분야의 최첨단 기술로서, 가상인간을 구현하는데 매우 유용하고 강력한 모델입니다.
StyleGAN 논문 딥러닝 모델 설계구조 기술컨설팅은 StyleGAN의 아키텍처와 알고리즘을 이해하고, 적용하고, 개선하고자 하는 분들을 위한 서비스입니다.
[일인기업 딥 네트워크][딥러닝 기술자문 전문] StyleGAN V2 논문 모델 의 여러 핵심 알고리즘 설계구조 및 원리를 자문하는 방식으로 도움을 드릴 수 있습니다. (tistory.com) 제 기업블로그 사이트도 StyleGAN 관련 내용이니 자세히 살펴봐 주십시요 ...
[일인기업 딥 네트워크][딥러닝 기술자문 전문] StyleGAN V2 논문 모델 의 여러 핵심 알고리즘 설계
저는 NeRF 논문, StyleGAN V2 논문, 초거대 모델 ChatGPT 모델에 적용되 있는 핵심 학습 알고리즘 구현이 실제로 어떻게 구체적으로 설계되 있는지를 깊이 있게 이해하고 있습니다. 저는 팀 구성없이 나
videocodec.tistory.com
저희 기업은 StyleGAN 논문의 딥러닝 모델의 세부 분석 기술력을 바탕으로 사업화가 가능한 가상인간 구현 분야와 관련해서 기술자문 사업을 제공합니다. 저희 기업과 함께하시면 StyleGAN 모델을 활용하여 원하는 가상인간 이미지를 쉽고 빠르게 생성하고, 다양한 응용 분야에 적용할 수 있습니다. 저희 기업의 StyleGAN 모델 세부 분석 기술력에 대해 더 알고 싶으시다면, 아래의 연락처로 문의를 자세히 해 주세요.