초록 ▼

본 발명의 실시예에 따르면, 상기 방법은, 이미지 및 텍스트를 포함하는 정보로부터 상기 이미지를 획득하는 단계와 상기 획득된 이미지의 특징을 학습하는 단계와 상기 정보 상의 텍스트를 추출하고, 상기 추출된 텍스트를 상기 학습된 이미지의 특징에 매칭하는 단계와 상기 매칭을 통해, 상기 이미지를 바탕으로 생성하고자 하는 디자인의 조건을 학습하는 단계와 사용자로부터 디자인 이미지 생성을 위한 사용자 텍스트를 입력받는 단계와 상기 사용자 텍스트에 대응하는 조건을 식별하는 단계와 상기 식별된 조건 기반의 디자인 이미지를 생성하는 단계를 포함

본 발명의 실시예에 따르면, 상기 방법은, 이미지 및 텍스트를 포함하는 정보로부터 상기 이미지를 획득하는 단계와 상기 획득된 이미지의 특징을 학습하는 단계와 상기 정보 상의 텍스트를 추출하고, 상기 추출된 텍스트를 상기 학습된 이미지의 특징에 매칭하는 단계와 상기 매칭을 통해, 상기 이미지를 바탕으로 생성하고자 하는 디자인의 조건을 학습하는 단계와 사용자로부터 디자인 이미지 생성을 위한 사용자 텍스트를 입력받는 단계와 상기 사용자 텍스트에 대응하는 조건을 식별하는 단계와 상기 식별된 조건 기반의 디자인 이미지를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

대표청구항 ▼

이미지 및 텍스트를 포함하는 정보로부터 상기 이미지를 획득하는 단계;상기 획득된 이미지의 특징을 학습하는 단계;상기 정보 상의 텍스트를 추출하고, 상기 추출된 텍스트를 상기 학습된 이미지의 특징에 매칭하는 단계;상기 매칭을 통해, 상기 이미지를 바탕으로 생성하고자 하는 디자인의 조건을 학습하는 단계;사용자로부터 디자인 이미지 생성을 위한 사용자 텍스트를 입력받는 단계; 상기 사용자 텍스트에 대응하는 조건을 식별하는 단계; 상기 식별된 조건 기반의 디자인 이미지를 생성하는 단계;상기 생성된 디자인 이미지에 대한 해상도 변환을 수행하는

이미지 및 텍스트를 포함하는 정보로부터 상기 이미지를 획득하는 단계;상기 획득된 이미지의 특징을 학습하는 단계;상기 정보 상의 텍스트를 추출하고, 상기 추출된 텍스트를 상기 학습된 이미지의 특징에 매칭하는 단계;상기 매칭을 통해, 상기 이미지를 바탕으로 생성하고자 하는 디자인의 조건을 학습하는 단계;사용자로부터 디자인 이미지 생성을 위한 사용자 텍스트를 입력받는 단계; 상기 사용자 텍스트에 대응하는 조건을 식별하는 단계; 상기 식별된 조건 기반의 디자인 이미지를 생성하는 단계;상기 생성된 디자인 이미지에 대한 해상도 변환을 수행하는 단계; 및상기 해상도 변환을 통해 최종 디자인 이미지를 생성하는 단계를 포함하되,상기 해상도 변환을 수행하는 단계는,상기 생성된 디자인 이미지의 특징을 추출하는 단계;상기 획득된 이미지와 상기 생성된 디자인 이미지 상의 픽셀 기반 비교가 아닌, 상기 획득된 이미지에 대하여 학습된 특징을 상기 생성된 디자인 이미지의 추출된 디자인 특징과 비교하는 단계; 및상기 비교를 통하여, 상기 획득된 이미지에 대하여 학습된 특징 대비 상기 생성된 디자인 이미지의 추출된 디자인 특징에 대한 인코딩 결과의 유사성을 학습함으로써, 상기 해상도가 변환된 최종 디자인을 생성하는 단계를 포함하고, 상기 획득된 이미지의 특징을 학습하는 단계는, 컨볼루션 신경망(convolution neural network: CNN), 오토 인코더(auto encoder), 피드포워드 신경망(feedforward neural network), 방사 신경망(radial basis function network), 코헨 자기조직 신경망(kohonen self-organizing network), 순환 신경망(RNN:recurrent neural network) 중 적어도 하나를 포함하는 기계 학습 모델을 이용하여 상기 획득된 이미지의 특징을 학습하는,AI를 이용한 디자인 생성 방법.