[논문]Cycle GAN 기반 벽지 인테리어 이미지 변환 기법

김성훈; 김요한; 김선용

doi:10.13067/jkiecs.2023.18.2.349

Cycle GAN 기반 벽지 인테리어 이미지 변환 기법
A Cycle GAN-based Wallpaper Image Transformation Method for Interior Simulation 원문보기

한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, v.18 no.2, 2023년, pp.349 - 354

김성훈 (동서대학교 소프트웨어학과) , 김요한 (동서대학교 소프트웨어학과) , 김선용 (동서대학교 소프트웨어학과)

초록
AI-Helper

최근 인테리어에 관심을 가지는 인구가 증가함에 따라 세계적으로 인테리어 시장이 크게 성장하고 있으며, 글로벌 인테리어 업체들은 다양한 인테리어 요소에 대한 시뮬레이션 서비스를 개발하여 제공하고 있다. 벽지의 디자인은 가장 중요한 인테리어 요소임에도 불구하고, 기존 벽지 디자인 시뮬레이션 서비스들은 예상되는 결과물과 실제 결과물 간 차이, 긴 시뮬레이션 작업시간, 전문적인 기술의 필요 등의 단점으로 인해 사용에 어려움이 있다. 본 논문에서는 벽지 인테리어 시뮬레이션을 위한 Cycle GAN(: Generative Adversarial Networks) 기반의 벽지 이미지 변환 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 다양한 모양의 벽지가 사용된 인테리어 이미지 데이터를 기반으로 모델을 학습하여, 사용자에게 짧은 시간 내에 벽지 인테리어 시뮬레이션을 제공할 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

As the population interested in interior design has been increasing, the global interior market has grown significantly. Global interior companies are developing and providing simulation services for various interior elements. Although wallpaper design is the most important interior element, existing wallpaper design simulation services are difficult to use due to drawbacks such as differences between expected and actual results, long simulation time, and the need for professional skills. We proposed a wallpaper image transformation method for interior design using cycle generative adversarial networks (GAN). The proposed method demonstrates that users can simulate wallpaper design within a short period of time based on interior image data using various types of wallpaper.

주제어

표/그림 (9)

그림 그림 1. 인테리어 색상에 대한 설문조사 Fig. 1 Survey on interior color
그림 그림 2. GAN 알고리즘 개념도 Fig. 2 Concept of GAN algorithm
그림 그림 3. U-Net 구조 Fig. 3 U-Net architecture
그림 그림 4. Pix2Pix 입력 데이터셋 Fig. 4 Pix2Pix input dataset
그림 그림 5. Cycle GAN 아키텍처 개요 Fig. 5 Cycle GAN architecture overview
그림 그림 6. 벽지 인테리어 이미지 데이터셋 Fig. 6 Wallpaper image dataset
그림 그림 7. Cycle GAN 기반 모델 학습 Fig. 7 Cycle GAN-based model training
그림 그림 8. 시뮬레이션 결과 Fig. 8 Simulation results
그림 그림 9. 차량 색상 변환 결과 Fig. 9 Simulation results for vehicle color

참고문헌 (10)

K. Jung, D. Kim, J. Kim, J. Yoon, and S. Lee,？"Web-based 3D Interior Simulation using Unity," In？Proceedings of the Korea Information Processing Society？Conference, Pusan, South Korea, 2016, pp. 341-343.
S. Cho and K. Rim, "A study on consumers'？recognition of home furniture colors," The Journal of the？Korea Furniture Society, vol. 28, no. 4, 2017, pp. 326-311.
B. Hwang and T. Lee, "A study on the？application flow of virtual reality in the？apartment model house," The Journal of the Korea？Academia-Industrial cooperation Society, vol. 20, no.？5, 2019, pp. 585-590.
J. Kim, "A study on a technology of building？experiment 3D model house by experience in？cyberspace of virtual reality," The Korean Journal？of Art and Media, vol. 10, no. 1, 2011, pp. 25-35.
S. Song, B. Choi, M. Moon, "A Study on Image？Creation and Modification Techniques," The Journal？of The Korea Institute of Electronic Communication？Sciences, vol. 17, no. 2, 2022, pp. 291-298.
I. Goodfellow, J. Pouget-Abadie, M. Mirza, B. Xu,？D. Warde-Farley, S. Ozair, A. Courville, and Y.？Bengio, "Generative adversarial networks,"？Communications of the ACM, vol. 63, no. 11, 2020,？pp. 139-144.

상세보기
P. Isola, J. Y. Zhu, T. Zhou, and A. A. Efros,？"Image-to-image translation with conditional？adversarial networks," In Proceedings of the IEEE？Conference on Computer Vision and Pattern Recognition？(CVPR), Honolulu, USA, 2017, pp. 1125-1134.
O. Ronneberger, P. Fischer, and T. Brox, "U-net:？convolutional networks for biomedical image？segmentation," In Proceedings of Medical Image？Computing and Computer-Assisted Intervention？(MICCAI) 2015: 18th International Conference,？Munich, Germany, 2015, pp. 234-241.
J. Zhu, T. Park, P. Isola, and A. Efros, "Unpaired？image-to-image translation using cycle-consistent？adversarial networks," In Proceedings of the IEEE？International Conference on Computer Vision (CVPR),？Honolulu, USA, 2017, pp. 2223-2232.
S. Cho, R. Lee, J. Na, Y. Kim, M. Park, S. Lee,？and W. Hwang, "CycleGAN-based object detection？under night environments," The Journal of Korea？Multimedia Society, vol. 22, no. 1, 2019, pp. 44-54.

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