헤드라인
[ 카카오브레인, 향상된 페이스 스와핑 기술 ‘스무스-스왑’ 공개 ]
요약 :
카카오브레인은 Identity Embedding 기능이 향상된 새로운 face swapping 기술 Smooth-Swap 모델을 개발했다고 9일 밝혔다.
자연스러운 페이스 스와핑 기술을 위해 기존 모델들은 3D 페이스 모델링을 비롯한 여러 요소들을 모델에 적용하는데, 이 과정에서 모델의 아키텍쳐가 복잡해져 정교한 hyperparameter tuning이 요구된다. 카카오는 새로운 요소를 추가하는 대신 하나의 통합된 아이덴티티 임베더를 구축하고, 안정적이고 일관된 identity gradient 를 확보함으로써 자연스러운 페이스 스와핑이 가능하도록 했다.
카카오 브레인은 이번 연구 성고를 담은 논문 (Smooth-Swap : A Simple Enhancement for Face-Swapping with Smoothness)를 오는 6월에 열리는 CVPR 2022 오럴 세션에서 발표할 예정이다.
본문
김성수 기자 (2022, 05, 09). 카카오브레인, 향상된 페이스 스와핑 기술 ‘스무스-스왑’ 공개. <IT Daily>. URL: http://www.itdaily.kr/news/articleView.html?idxno=207964
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본문의 근거
- Smooth-Swap : A Simple Enhancement for Face-Swapping with Smoothness
논문 링크 : https://arxiv.org/abs/2112.05907 참조
추가 조사 내용
- 임베딩이란? ( NLP 관련 내용 정리 블로그에서 발췌 )
인베딩이란 사람이 쓰는 자연어를 기계가 이해할 수 있는 숫자의 나열인 벡터로 바꾼 결과 혹은 그 과정 전체를 의미합니다. 임베딩의 가장 간단한 형태는 단어의 빈도를 그대로 벡터로 저장하는 것입니다. 가령 문서가 있고, A단어가 i번, B단어가 j번, C단어가 k번 들어있다고 합시다. 이 문서의 임베딩은 [i, j, k] 라고 말할 수 있습니다. 문서 두개의 임베딩 값이 유사하다면 그 둘은 비슷한 내용의 문서라고 추정해볼 수 있습니다.
jeongpil, "임베딩(Embedding)이 뭐지?", 티스토리, 2021년 7월 28일, URL :https://casa-de-feel.tistory.com/28
현직자에게 물어볼 점
- 자연어 처리 관련한 공부를 하고난 후에 질문할 수 있을 것 같다..
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