[AI 앱 개발] v2v: value to value
0
✔️ v2v 배경
- 최근 특정 화가의 풍으로 그림을 그려주는 AI 기술이 등장했고, 그 이면에는 Style Transfer, GAN 등의 기술이 이용되고 있다.
- 다양한 GANs을 학습하고, 이에 대한 이해와 함께 최종적으로 사용자가 원하는 화가를 선택하면 해당 화가의 풍으로 사용자의 사진을 그려주는 앱 개발을 목표로 한다.
- v2v 앱을 통해 앱 사용자의 추억(value)에 좋아하는 화가의 화풍(value)을 더하는 경험을 제공한다.
✔️ 주기능
유저가 원하는 화가를 선택하고, 사진을 업로드하면 해당 사진을 선택한 화가의 화풍이 담긴 그림으로 변환해 준다.
✔️ project 진행과정에서 배우고자 하는 것
1. GANs
- Paper : Generative Adversarial Nets
- Paper : Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks
- Video : Finding connections among images using CycleGAN
- Generator(G) Architecture
U-Net : encoder-decoder 구조에 skip connection 추가 / 두 데이터 셋이 어느 정도 비슷한 경우 skip connection을 많이 사용,, (depth가 거의 적용x)
ResNet : depth도 있고, bottleneck이 없어서 detail을 간직할 수 있음. / bottleneck이 없기 때문에 메모리를 굉장히 많이 사용, 학습 파라미터 한정적, 많은 형태의 변화를 만들어낼 수 없다는 단점
2. crawling
다양한 화가의 그림을 크롤링 하여 모델을 학습시킨다. ex) 고흐, 모네, 피카소, 신윤복, 김홍도 등
3. Flask
4. Android Studio 앱 개발 및 배포
✔️ Figma를 이용한 앱 디자인
✔️ GitHub Repository
블로그 이전) https://danbibibi.tistory.com