피부 합성을 위한 판별기를 이용한 패션 스타일 변환

초록

본 논문은 기존의 스타일 변환 네트워크 RA-CycleGAN[5]과 피부 합성을 위한 판별기의 결합으로 보다 자연스러운 인물의 패션을 변환 및 생성 방법을 제안한다. 제안하는 판별기는 기존의 네트워크에 간단하게 적용이 가능하며, 다양성과 자연스러운 두가지 이점을 가질 수 있다. 이로써 패션 생성기에서 보편적인 문제점인 피부표현의 문제점을 해결하고 패션만을 변환하여 색다른 룩을 미리보는 장점을 기대할 수 있다. 성능 평가를 위해서 Deep fashion[3] 데이터셋을 사용하였고, 기존의 연구보다 SSIM지수에서 평균적으로 2.5배 좋은 수치를 얻을 수 있었다.