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1. 기본 정보
| 출처 | CelebA dataset의 일부를 GAN(Generative Adversarial Network)으로 학습시킨 모델에 의해 생성된 여성 얼굴 이미지 24장 포함. 나머지 배경 및 글은 본인 작성. |
| 날짜 | 이미지가 만들어진 날짜를 삽입해 주세요. |
| 저작자 | 이미지의 저작자를 삽입해 주세요. |
| 저작권 | 여성 얼굴 이미지 24장은 CelebA dataset을 학습한 GAN에 의하여 생성됨. CelebA dataset 라이선스에 대해서는 CelebA의 Agreement 문단 참고. 논문 인용 정보 논문 제목 : Deep Learning Face Attributes in the Wild 논문 저자 : Liu, Ziwei and Luo, Ping and Wang, Xiaogang and Tang, Xiaoou booktitle : Proceedings of International Conference on Computer Vision (ICCV) year/month : 2015/12 |
| 기타 | 2021.09.14 09:00 KST에 본인의 사용자 문서에 업로드 예정. 본 이미지에서 말하는 행운의 여신 리런칭 대작전은 다음의 이유로 non-commercial research이므로 원 dataset의 라이선스에 부합한다.
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2. 이미지 설명
(2021.09.24 추가, 원 이미지에 서술된 내용 일부 수정)- 본 이미지가 원 dataset에 대한 라이선스 위반이 명백함이 증명될 시, 행운의 여신 드립 무효화 및 그 시점이 2022.09.14 AM 09:00 KST 이전인 경우 해당 시점까지 유사 드립 부활 불가능.
- 본 이미지가 원 dataset에 대한 라이선스 위반 가능성이 충분히 높음이 증명될 시, 행운의 여신 드립 무효화 적용.
행운의 여신 이미지 제작 과정
0. CelebA dataset의 202,599장 각각에 대해 일정한 영역을 crop 후 80x80으로 resize
1. resize된 이미지 중 첫 1%인 2,026장에 대해, 행운의 여신 캐릭터로의 적합도에 따라 1점, 0.5점, 0점으로 manual하게 점수화
2. 첫 1% 이미지를 입력 데이터, 적합도를 출력 데이터로 하는 CNN 모델 학습
3. 첫 1%를 포함한 전체 이미지에 해당 CNN 모델 적용, 점수가 높은 19,319장의 이미지를 추출
4. 해당 19,319장의 이미지를 GAN을 통해 학습
5. 학습된 GAN을 이용하여 행운의 여신 이미지 최종 생성 및 추출
6. 5번의 이미지를 생성하기 위한 latent vector에 noise를 추가하여 표정 등을 다양화