A Lightweight Deep Learning Model for Line-Art Colorization Using Two Stage Generator Model

이중 생성자를 사용한 저용량 선화 자동채색 모델

미디어 산업의 발전으로 스토리보드와 같은 선화 이미지의 자동채색 연구가 국내외에서 진행되고 있다. 하지만 자동채색 모델 용량에 초점을 두는 연구는 아직 진행되고 있지 않다. 기존 자동채색 연구는 모델 용량이 최소 567MB 이상으로 모델 용량이 큰 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 채색을 2단계로 나누는 이중 생성자 구조와 기존 U-Net을 개선한 생성자를 사용해 기존 U-Net에 비해 30%, VGG16/19를 사용한 기법과 비교해 최대 85% 작은 106MB 모델을 생성했고 FID(Fréchet Inception Distance)를 통한 이미지 평가결과 512x512px에서 153.69의 채색성능을 얻었다.