본 게시물은 필자가 2019년 10월 27일부터 진행되었던 ICCV를 참관하고 난 후 인상깊었던 논문 및 아이디어를 포스팅 한 것입니다. 논문 저자가 발표한 presentation 자료에 있었던 그림을 첨부했으며 문제가 될 시 삭제하도록 하겠습니다.
SinGAN: Learning a Generative Model from a Single Natural Image
(Tamar Rott Shaham, Tali Dekel, Tomer Michaeli) [1]
Award Paper중 하나였던 SinGAN의 발표는 굉장히 인상깊었습니다. SinGAN의 목표는 단일 training 이미지의 내부 통계를 알기 위해 unconditional generative model을 학습하는 것입니다. 다른 말로 요약하면 전체 이미지 샘플이 아니라 하나의 이미지 패치를 사용한다는 점에서 기존 GAN과 유사합니다. SinGAN은 multi-scale pipline을 사용하여 이미지 내의 내부 패치 분포를 학습합니다. GAN을 피라미드 형태로 쌓은 후 단일 이미지로부터 각각 다른 크기의 이미지에서 이미지 패치간의 분포를 학습하게 됩니다. 따라서 하나의 단일 이미지에 대하여 다양한 종횡비의 샘플을 뽑아서 training 할 수 있습니다.
단일 이미지로부터 다양한 이미지 샘플을 생성할 수 있으므로 다양한 task에서 좋은 성능을 냅니다.
1. 하나의 학습 이미지로부터 랜덤 이미지를 생성하는 task는 거의 원본과 유사한 fake 이미지를 만들어냅니다.
2. 원본 이미지에 대해서 고해상도의 이미지를 생성하는 task도 우수한 성능을 보입니다.
3. test를 했던 레벨 중 하나의 레벨을 선택해서 다운 샘플링된 페인트 버전을 할당하면 원본 이미지와 비슷한 텍스쳐와 레이아웃을 가진 fake 이미지를 생성합니다.
소개한 task 외에도 다양한 task에 대한 시연이 ICCV에서 진행되었습니다. GAN에 대한 확장된 연구가 진행되면서 실제 이미지를 뛰어넘는 fake 이미지를 생성해내는것이 정말 인상깊었습니다. 이번 ICCV에서는 GAN에 대한 논문이 많이 발표되었고 앞으로도 GAN에 대한 연구가 활발히 진행될 것이라 전망합니다.
[1] SinGAN : Learning a Generative Model from Single Natural Image
