요약

본 논문에서는 학습 영상을 바탕으로 고화질의 선명한 새로운 영상을 생성하는 모델을 제안한다. 제안하는 모델의 영상 생성 방안은 두 가지의 목표를 가진다. 첫 번째 목표는 영상의 특징 배치가 자연스러운 영상을 생성하는 것이며 두 번째는 생성 영상의 해상도를 실제 영상의 해상도와 가까워지도록 하는 것이다. 본 논문에서는 이러한 두 가지 목표를 달성하기 위해 VAE(Variational Auto-encoder)의 생성 영상에 VDSR(Very Deep Super-Resolution) 기반의 개선된 초해상도 복원기법을 적용하였다. 본 논문에서 제안하는 모델의 영상 생성 효용성을 평가하는 방법으로는 Inception Score 방식을 활용하였다. 입력 데이터로 CelebA의 202,599장의 얼굴 영상 데이터 중 155,680장의 정면 얼굴 영상 데이터를 사용하였으며 이 중 130,000장을 심층 신경망의 학습에, 나머지 25,680장의 영상을 영상 생성 실험 및 성능 평가에 이용하였다. Inception Score로 평가한 결과, 평균 1.57p의 점수로 기존의 영상 생성 방법보다 높은 성능 평가 결과를 얻을 수 있었으며, 생성 영상의 효용성 또한 확인할 수 있었다.