| 1 |
1
적어도 프로세서(processor)를 포함하는 컴퓨팅 장치에 의해 수행되는 로고 생성 방법에 있어서,딥러닝 기반으로 로고 이미지를 생성하는 단계; 및상기 생성된 로고 이미지를 벡터화하는 단계를 포함하는 로고 생성 방법
|
| 2 |
2
제1항에 있어서,상기 로고 이미지를 생성하는 단계는,크롤링(crawling)을 통해 상기 로고 이미지 데이터를 수집하는 단계;상기 수집된 로고 이미지마다 라벨(label)을 정의하는 단계; 및상기 정의된 라벨 중 목적하는 라벨에 적합한 이미지를 조건 GAN(conditional generative adversarial network)를 이용하여 상기 로고 이미지를 생성하는 단계를 포함하는 로고 생성 방법
|
| 3 |
3
제2항에 있어서,상기 수집된 로고 이미지마다 라벨을 정의하는 단계는, 상기 로고 이미지의 메타 데이터(metadata)를 활용하거나 군집화(clustering) 및 분류(classification) 알고리즘을 활용하는 로고 생성 방법
|
| 4 |
4
제2항에 있어서,상기 생성된 로고 이미지에 보간법(Interpolation)과 단순화(Simplification) 기법을 적용하여 다양한 합성 이미지를 생성하는 단계를 더 포함하는 로고 생성 방법
|
| 5 |
5
제1항에 있어서,상기 로고 이미지를 생성하는 단계는,사용자가 뼈대(skeleton)를 제공하는 단계; 및상기 뼈대를 기반으로 픽셀간(pixel to pixel) 모델을 활용하여 상기 로고 이미지를 생성하는 단계를 포함하는 로고 생성 방법
|
| 6 |
6
제5항에 있어서,상기 픽셀간 모델은 대립 손실(adversarial loss) 및 지각적 손실(perceptual loss)을 포함하는 하기 식 1의 손실함수가 적용되는 로고 생성 방법
|
| 7 |
7
제5항에 있어서,상기 픽셀간 모델은 잔여 블록(Residual Block(ResNet))을 적용하여 차원축소(Down)와 차원확장(Up)의 과정을 거쳐 로고를 생성하는 생성자, 입력 이미지 데이터를 쌍으로 가지며 상기 이미지에 대해 연관성을 가지는 부분이미지 (patch)로 진짜와 가짜를 판별하도록 구성되는 메인 판별자, 및 입력 이미지 데이터를 단일로 가지며, 부분이미지가 아닌 기존의 전체이미지로 진짜와 가짜를 판별하도록 구성되는 보조 판별자를 포함하는 로고 생성 방법
|
| 8 |
8
제1항에 있어서,상기 생성된 로고 이미지를 벡터화하는 단계는 트레이싱(tracing) 방법을 이용하는 로고 생성 방법
|
| 9 |
9
제8항에 있어서,상기 생성된 로고 이미지 벡터화는,상기 생성된 로고 이미지를 색별로 클러스터링하는 단계;상기 클러스터의 중심 색상(centroid color)을 구하는 단계;상기 중심 색상을 기준으로 이미지 층(image layer)을 분리하는 단계;상기 이미지 층별 트레이싱을 수행하여 벡터를 생성하는 단계;상기 생성된 벡터 결과에 상기 중심 색상을 부여하는 단계; 및상기 분리된 이미지 층과, 생성된 벡터, 및 부여된 중심 색상을 합치는 단계를 포함하는 로고 생성 방법
|
| 10 |
10
제1항에 있어서,상기 벡터화된 로고 이미지에 대하여 노이즈 필터링 및 경계선 적용을 통한 후보정하는 단계를 더 포함하는 로고 생성 방법
|
