公开(公告)号：WO2021261688A1

公开(公告)日：2021-12-30

申请号：PCT/KR2020/017837

申请日：2020-12-08

Applicant: 영남대학교 산학협력단

Inventor： 최규상 ,  한종호 ,  신현광

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  H04N21/854 ,  G06K9/6215 ,  G06V10/751 ,  G06V20/49 ,  G06V40/167 ,  G06V40/169 ,  G06V40/176

Abstract: 본 발명의 일 실시예에 따른 감정 표현 영상 생성을 위한 학습 장치 및 방법은 감정 표현 영상 생성을 위한 텍스트를 입력받고, 입력된 텍스트에 대해 임베딩(Embedding)을 수행하여 벡터 정보를 추출하며, 추출된 벡터 정보를 기반으로 이미지를 생성하는 제1 생성적 적대 신경망(GAN; Generative Adversarial Networks); 및 감정 표현 이미지 및 비교 영상의 프레임을 입력받고, 이로부터 감정 표현 영상의 프레임을 생성하는 제2 생성적 적대 신경망을 포함한다.

公开(公告)号：WO2022131497A1

公开(公告)日：2022-06-23

申请号：PCT/KR2021/013316

申请日：2021-09-29

Applicant: 영남대학교 산학협력단

Inventor： 최규상 ,  한종호 ,  신현광

IPC: G06T7/49 ,  G06K9/48

Abstract: 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 생성을 위한 학습 장치 및 방법은 이미지 생성을 위한 텍스트를 입력받고, 입력된 텍스트로부터 문장(sentence) 특징 벡터 및 단어(word) 특징 벡터를 생성하는 전처리 모듈; 상기 전처리 모듈로부터 상기 문장 특징 벡터를 입력받고, 상기 입력된 문장 특징 벡터를 기반으로 초기 이미지를 생성하는 제1 생성적 적대 신경망(GAN; Generative Adversarial Networks); 및 상기 전처리 모듈에서 생성된 단어 특징 벡터 및 상기 제1 생성적 적대 신경망에서 생성된 초기 이미지를 입력받고, 상기 단어 특징 벡터 및 초기 이미지를 기반으로 최종 이미지를 생성하는 제2 생성적 적대 신경망을 포함한다.