README.md

인물 『 애니메이션 』 화 프로젝트

앗, 『이 세계』로부터의 손님이 내게 찾아왔다!?

Before	→	After
	→
	→
	→

Visits

Team Members

김지현	박상필	오동혁	이상민	이태순
모델 엔지니어링 및 학습	모델 엔지니어링 및 학습	서비스 파이프라인 구축	모델 파이프라인 구축	웹 서비스, 클라우드 구축

Introduction

프로젝트 동기

• 애니메이션과 웹툰 매니아 층은 정식으로 제공되는 컨텐츠를 넘어 부가적인 창작물을 소비
• CV 분야의 생성 기술을 애니메이션 및 웹툰에 적용하여 자신만의 콘텐츠 제작을 돕고자 함
• 전체적인 이미지를 변경해주는 기존 서비스들과 달리 인물만 골라서 원하는 캐릭터로 변환해주는 서비스 기획

기대효과

• 애니메이션 및 웹툰 플랫폼에서 활용 가능
• Instagram, TikTok, YouTube 등 소셜 미디어의 파급효과 기대
• 디지털 콘텐츠 창작 혁명의 시작 기능

Dataset

• (512, 512) 크기의 원하는 캐릭터 사진 8~10장
• 준비된 데이터 셋으로 Pretrained된 모델에 학습을 진행하면 해당 캐릭터 스타일로 변환해주는 Fine-tuning된 모델이 만들어짐

Model

• Model Pipeline

  

• Used Model

  SAM	LAMA	Stable Diffusion

• SAM

  • 인물 추출에 사용
  • 다른 segmentation 모델과 비교했을 때 성능이 좋음
  • 여러 물체가 존재하는 사진에서 사용자의 입력을 받아 원하는 객체만 segmentation

• LAMA

  • 인물이 제거된 배경 생성에 사용
  • 기존 stable diffusion의 inpaint 파이프라인을 사용하면 신체 일부분을 놓치는 점을 확인
  • 인물과 배경을 분리해 캐릭터를 생성하고 배경의 인물 영역을 inpainting하고 캐릭터를 넣어줌
  • LAMA 사용 전/후

  LAMA 사용 전	LAMA 사용 후

• Stable Diffusion

  • 캐릭터 생성에 사용
  • 쉽고 빠른 학습 -> DreamBooth를 통해 10장 이하의 사진과 한 시간 이내의 시간으로도 스타일 학습이 가능
  • 좋은 캐릭터화 성능

Product Serving

Demo

Future Works

• 모델 경량화를 통한 서비스 시간 단축
• 고품질 서비스 배포를 위한 Super Resolution 과정 추가
• 사용자가 원하는 캐릭터 자동 학습 기능 구축
• 카카오톡 등의 SNS를 통한 결과 공유 기능 추가