CartoonGan은?
2018년 CVPR에 발표된 CartoonGAN은 스타일 트랜스퍼(주어진 입력 이미지의 스타일을 다른 이미지의 스타일로 변환)를 위해 특화된 Generative Adversarial Network(GAN) 모델 중 하나이다.
쌍으로 구성되지 않은 데이터셋(라벨이 없는 데이터셋)인 real-photo와 cartoon image로 훈련이 가능하다. CartoonGAN은 real-world photo를 cartoon style image 변환시킨다.
일반적으로 만화는 추상적이고 단순하며 선명한 외곽선과 부드러운 색조를 특징으로 갖는데, CartoonGAN은 ‘edge-promoting adversarial loss’와 ‘semantic content loss’라는 두 가지 loss(손실 함수)를 사용하여 만화의 특징을 잘 가져오도록 한다.
오픈 소스
Meng Lee와 mnicnc404가 TensorFlow 2.0 Alpha에서 구현한 CartoonGAN이다.
제공하는 스크립트를 사용하여 나만의 CartoonGAN을 훈련시킬 수 있다.
소개글 : https://leemeng.tw/generate-anime-using-cartoongan-and-tensorflow2-en.html
레포지토리 : https://github.com/mnicnc404/CartoonGan-tensorflow
Apache License 2.0 이 적용되어 부분 혹은 전체를 개인적 혹은 상업적 목적으로 이용할 수 있으며, 재배포시에는 원본 소스 코드 또는 수정한 소스 코드를 반드시 포함시킬 필요가 없다. 하지만 라이선스 버전 및 표기는 반드시 포함하여 아파치 라이선스로 개발된 소프트웨어임을 명확하게 밝혀야 한다.
https://github.com/mnicnc404/CartoonGan-tensorflow/blob/master/LICENSE
활용 사례
https://dd0za-1004.tistory.com/75 (반려동물 캐릭터화 서비스)
https://yunwoong.tistory.com/117 (일본 애니메이션 그림 만들기)
참고 문헌
오세규 and 강주영. (2022). CartoonGAN 알고리즘을 이용한 웹툰(Webtoon) 배경 이미지 생성에 관한 연구. 한국빅데이터학회 학회지, 7(1), 173-185.
아파치 라이선스. (2022년 7월 23일). 위키백과. 12:19, 2023년 8월 5일에 확인 https://ko.wikipedia.org/w/index.php?title=%EC%95%84%ED%8C%8C%EC%B9%98_%EB%9D%BC%EC%9D%B4%EC%84%A0%EC%8A%A4&oldid=33034697 에서 찾아볼 수 있음.
