이미지 생성 모델 : Generative Adversarial Networks

GAN이란 무엇인가?

[컴퓨터 비전] All About GAN (Generative Adversarial Nets)

GAN 종류

1. StyleGAN2-ADA

• 적은 양의 데이터셋으로 적절한 성능으로 이미지를 생성할 수 있는 모델
• Linux 및 Windows가 지원되지만 성능 및 호환성을 위해 Linux 권장
• 64비트 Python 3.6 또는 3.7. numpy 1.14.3 이상의 Anaconda3 권장
• Linux에서 TensorFlow 1.14를 권장하지만 TensorFlow 1.15를 지원 (TensorFlow 2.x는 지원 X)
• Windows에서는 표준 1.15 설치에 필요한 C++ 헤더가 포함되어 있지 않으므로 TensorFlow 1.14를 사용

오픈 소스 :
https://github.com/NVlabs/stylegan2-ada/ (TensorFlow)
https://github.com/NVlabs/stylegan2-ada-pytorch (PyTorch)

활용 사례 :
https://kimmaadata.tistory.com/94 (특정인종의 미녀 만들기)
https://www.youtube.com/watch?v=rnxCpgbRUwc (머신러닝 모델로 이미지 생성하기)

2. AnimeGANv2

• 실제 장면의 사진을 애니메이션 스타일 이미지로 변환
• python 3.6
• tensorflow-gpu 1.15.0 (GPU 2080Ti, cuda 10.0.130, cudnn 7.6.0)
• opencv
• tqdm
• numpy
• glob
• argparse
• onnxruntime (If onnx file needs to be run.)

오픈 소스 :
https://github.com/TachibanaYoshino/AnimeGANv2 (TensorFlow)
https://github.com/bryandlee/animegan2-pytorch (PyTorch)

공식 데모 : https://huggingface.co/spaces/akhaliq/AnimeGANv2

활용 사례 : https://dream.mokpo.ac.kr/bbs/ce/614/192100/download.do (실사진을 그림으로 변환)

3. CartoonGAN

• 만화 스타일 이미지를 생성
• Python 3.6
• TensorFlow 2.0 Alpha
• tqdm
• imageio
• tb-nightly
• 환경 관리를 위해 Conda를 권장

오픈 소스 : https://github.com/mnicnc404/CartoonGan-tensorflow (TensorFlow)

활용 사례 :
https://dd0za-1004.tistory.com/75 (반려동물 캐릭터화 서비스)
https://yunwoong.tistory.com/117 (일본 애니메이션 그림 만들기)