Style Transfer와 GAN 그리고 StyleGAN

Left: Style Transfer / Right: StyleGAN

Style Transfer

• 주어진 이미지의 스타일과 콘텐츠를 결합하여 새로운 이미지를 생성하는 작업
• 일반적으로 두 개의 이미지를 사용하는데 하나는 스타일 이미지로서 원하는 스타일을 갖고 있고, 다른 하나는 콘텐츠 이미지로서 스타일을 적용하고자 하는 대상임
• 스타일 이미지의 텍스처, 색상 및 시각적 특징을 콘텐츠 이미지에 적용하여 두 이미지를 결합한 결과를 생성함
• 스타일 전이는 주로 이미지 처리 작업에 사용되며, 예술적 효과를 부여하거나 이미지 스타일 변환을 수행하는데 사용

 

Generative Model

• 주어진 데이터로부터 새로운 데이터를 생성하는 모델
• 생성 모델은 주어진 데이터의 특징과 패턴을 추출한 후, 그 기반으로 새로운 샘플을 생성함
• 생성 모델은 딥러닝의 생성적 적대 신경망(GAN, Generative Adversarial Network)나 VAE(Variational Autoencoder)와 같은 다양한 아키텍처를 구현할 수 있음

 

즉, 스타일 전이는 주로 이미지의 스타일을 변환하고 결합하는 작업에 초점을 맞추고, 입력 이미지의 콘텐츠를 유지하며 스타일을 변경함. 반면 생성 모델은 데이터의 특정 분포에서 새로운 데이터를 생성하는 작업에 중점을 두고 있음

 

그렇다면 StyleGAN은 무엇일까?

 

StyleGAN

• StyleGAN은 생성적 적대 신경망(GAN, Generative Adversarial Network)을 기반으로 한 생성 모델의 한 종류
• 스타일과 구조를 분리하여 제어할 수 있다는 점이 주요 특징
• 스타일과 구조를 독립적으로 조작할 수 있어서 더욱 다양하고 풍부한 이미지 생성을 가능하게 함
• 스타일 변화를 위해 이미지의 잠재 공간(latent space)에서 스타일 벡터(style vector)라는 개념을 도입
• 스타일 벡터는 이미지의 다양한 스타일 요소를 담고 있는 벡터로서, 예를 들어 얼굴 이미지의 표정, 머리카락의 스타일, 피부의 질감 등을 조절할 수 있음
• StyleGAN은 장면의 구조와 디테일을 분리하여 조절할 수 있는데, 이를 통해 생성된 이미지는 구조적으로 일관성을 유지하면서 디테일이 풍부하게 표현됨. 이는 예를 들어 얼굴 이미지에서 미세한 주름, 머리카락의 개별적인 표현 등을 고려하여 보다 현실적이고 세밀한 이미지를 생성할 수 있도록 함

 

등장 순서로는 StyleTransfer가 먼저 등장하였음. 이는 초기에 제안된 이미지 처리 기법 중 하나로, 이미지의 스타일을 다른 이미지에 적용하는 기술이다. 스타일 전이는 주어진 이미지에서 내용(content)과 스타일(style)을 분리하여 내용을 보존하면서 다른 스타일을 적용하는 방식으로 동작한다.

 

반면 StyleGAN은 스타일을 생성하는 생성 모델(GAN)의 한 종류이다. StyleGAN은 딥러닝을 사용하여 고품질의 가짜 이미지를 생성하는데 중점을 둔다. 이는 무작위 잠재 공간 벡터와 스타일 벡터를 조합하여 이미지를 생성하고, 생성된 이미지의 스타일을 조정할 수 있는 능력을 갖추고 있음

 

따라서, StyleTransfer는 이미지의 스타일을 다른 이미지로 전달하고 적용하는 기술이며, StyleGAN은 고품질의 이미지를 생성하는 생성 모델임