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전자 장치에 있어서,기생성된 잠재 공간에 관한 정보가 저장된 메모리; 및이미지를 상기 잠재 공간 상의 데이터로 정규화하는 함수를 이용하여 입력 이미지를 상기 잠재 공간 상의 이미지 데이터로 변환하고,상기 이미지 데이터에 포함된 이미지의 속성 값을 타겟 속성 값으로 변경하기 위한 속성 변환 데이터를 획득하며,상기 이미지 데이터 및 상기 속성 변환 데이터를 기초로, 상기 이미지 데이터에 대한 변환 이미지 데이터를 생성하고,상기 변환 이미지 데이터를 기초로 상기 입력 이미지에 대한 변환 이미지를 생성하는 프로세서;를 포함하고,상기 속성 변환 데이터 및 상기 변환 이미지 데이터는 상기 잠재 공간 상의 데이터인, 전자 장치
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제1항에 있어서, 상기 프로세서는,상기 타겟 속성 값을 입력 받고,상기 이미지 데이터에 포함된 복수의 속성 값 중 상기 타겟 속성 값에 대응되는 속성 값을 식별하고,상기 타겟 속성 값 및 상기 속성 값의 차이를 이용하여 상기 이미지 데이터의 변환을 판단하고, 상기 타겟 속성 값 및 상기 속성 값의 차이를 기초로 상기 속성 변환 데이터를 추출하는, 전자 장치
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제2항에 있어서,상기 메모리는,상기 잠재 공간 상의 이미지 데이터, 상기 속성 값 및 상기 타겟 속성 값을 이용하여, 상기 속성 변환 데이터를 출력하도록 학습된 제1 인공지능 모델을 포함하고,상기 프로세서는, 상기 제1 인공지능 모델에 상기 속성 값 및 상기 타겟 속성 값의 차이 값을 입력하여 상기 속성 변환 데이터를 추출하는, 전자 장치
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제3항에 있어서,상기 제1 인공지능 모델은,상기 제1 인공지능 모델의 학습 시, 상기 제1 인공지능 모델에 입력된 이미지 데이터의 속성 값을 타겟 속성 값으로 변환하기 위한 속성 변환 데이터의 분포를 학습하고,상기 제1 인공지능 모델에 상기 속성 값 및 상기 타겟 속성 값의 차이 값이 입력되면, 상기 속성 변환 데이터의 분포를 판단하고, 상기 판단된 속성 변환 데이터의 분포에서 기 설정된 조건을 만족하는 속성 변환 데이터를 추출하는, 전자 장치
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제4항에 있어서,상기 메모리는,상기 이미지의 속성 값 및 상기 타겟 속성 값을 이용하여, 이미지에서의 속성 변환 데이터의 기준 분포를 출력하도록 학습된 제2 인공지능 모델을 포함하고,상기 프로세서는,상기 제2 인공지능 모델에 상기 속성 값 및 상기 타겟 속성 값의 차이 값을 입력하여 상기 속성 변환 데이터의 기준 분포를 획득하고,상기 획득된 기준 분포를 이용하여 상기 제1 인공지능 모델을 학습시키는, 전자 장치
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제3항에 있어서,상기 메모리는,입력된 이미지 데이터에 포함된 이미지의 속성 값을 출력하도록 학습된 제3 인공지능 모델을 포함하고,상기 프로세서는,상기 제3 인공지능 모델을 이용하여 상기 제1 인공지능 모델에 의하여 획득된 속성 변환 데이터를 기초로 생성된 변환 이미지 데이터가 타겟 속성 값을 포함하는지 판단하는, 전자 장치
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제3항에 있어서,상기 메모리는, 상기 입력 이미지를 상기 이미지 데이터로 변환하도록 학습된 함수를 포함하는 제4 인공지능 모델을 포함하고,상기 잠재 공간은, 상기 제4 인공지능 모델이 복수의 이미지를 복수의 이미지 데이터로 변환하도록 학습하면서 생성되는 공간인, 전자 장치
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제1항에 있어서,상기 프로세서는,상기 함수의 역함수를 생성하고, 상기 잠재 공간 상의 변환 이미지 데이터를 상기 역함수의 입력으로 하여 상기 이미지에 대한 변환 이미지를 생성하는, 전자 장치
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전자 장치의 제어 방법에 있어서,이미지를 기생성된 잠재 공간 상의 데이터로 정규화하는 함수를 이용하여 입력 이미지를 상기 잠재 공간 상의 이미지 데이터로 변환하는 단계;상기 이미지 데이터에 포함된 이미지의 속성 값을 타겟 속성 값으로 변경하기 위한 속성 변환 데이터를 획득하는 단계; 상기 이미지 데이터 및 상기 속성 변환 데이터를 기초로, 상기 이미지 데이터에 대한 변환 이미지 데이터를 생성하는 단계; 및상기 변환 이미지 데이터를 기초로 상기 입력 이미지에 대한 변환 이미지를 생성하는 단계;를 포함하고,상기 속성 변환 데이터 및 상기 변환 이미지 데이터는 상기 잠재 공간 상의 데이터인, 제어 방법
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제9항에 있어서,상기 타겟 속성 값을 입력 받는 단계; 및상기 이미지 데이터에 포함된 복수의 속성 값 중 상기 타겟 속성 값에 대응되는 속성 값을 식별하는 단계;를 더 포함하고,상기 속성 변환 데이터를 획득하는 단계는,상기 타겟 속성 값 및 상기 속성 값의 차이를 이용하여 상기 이미지 데이터의 변환을 판단하는 단계; 및상기 타겟 속성 값 및 상기 속성 값의 차이를 기초로 상기 속성 변환 데이터를 추출하는 단계;를 포함하는, 제어 방법
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제10항에 있어서,상기 추출하는 단계는,상기 속성 변환 데이터를 출력하도록 학습된 제1 인공지능 모델에 상기 속성 값 및 상기 타겟 속성 값의 차이 값을 입력하여 상기 속성 변환 데이터를 추출하는 단계;를 포함하는, 제어 방법
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제11항에 있어서,상기 제1 인공지능 모델은,상기 제1 인공지능 모델의 학습 시, 상기 이미지 데이터의 속성 값을 타겟 속성 값으로 변환하기 위한 속성 변환 데이터의 분포를 학습하고,상기 제1 인공지능 모델에 상기 속성 값 및 상기 타겟 속성 값의 차이 값이 입력되면, 상기 속성 변환 데이터의 분포를 판단하고, 상기 판단된 속성 변환 데이터의 분포에서 기 설정된 조건을 만족하는 속성 변환 데이터를 추출하는, 제어 방법
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제12항에 있어서,상기 이미지의 속성 값 및 상기 타겟 속성 값을 이용하여, 속성 변환 데이터의 기준 분포를 출력하도록 학습된 제2 인공지능 모델에 상기 속성 값 및 상기 타겟 속성 값의 차이 값을 입력하여 상기 속성 변환 데이터의 기준 분포를 획득하는 단계; 및상기 획득된 기준 분포를 이용하여 상기 제1 인공지능 모델을 학습시키는 단계;를 더 포함하는, 제어 방법
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제11항에 있어서,이미지 데이터를 입력 받아 이미지 데이터에 포함된 이미지의 속성 값을 출력하도록 학습된 제3 인공지능 모델을 이용하여, 상기 제1 인공지능 모델에 의하여 획득된 속성 변환 데이터를 기초로 생성된 변환 이미지 데이터가 타겟 속성 값을 포함하는지 판단하는 단계;를 더 포함하는, 제어 방법
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제11항에 있어서,상기 잠재 공간은,상기 입력 이미지를 상기 이미지 데이터로 변환하도록 학습된 함수를 포함하는 제4 인공지능 모델이 이미지를 이미지 데이터로 변환하도록 학습하면서 생성하는 공간인, 제어 방법
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제9항에 있어서,상기 변환 이미지를 생성하는 단계는,상기 함수의 역함수를 생성하는 단계; 및상기 잠재 공간 상의 변환 이미지 데이터를 상기 역함수의 입력으로 하여 상기 입력 이미지에 대한 변환 이미지를 생성하는 단계;를 포함하는, 제어 방법
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전자 장치의 제어 방법을 실행하기 위한 프로그램을 포함하는 컴퓨터 판독가능 기록매체에 있어서,이미지를 기생성된 잠재 공간 상의 데이터로 정규화하는 함수를 이용하여 입력 이미지를 상기 잠재 공간 상의 이미지 데이터로 변환하는 단계;상기 이미지 데이터에 포함된 이미지의 속성 값을 타겟 속성 값으로 변경하기 위한 속성 변환 데이터를 획득하는 단계; 및상기 이미지 데이터 및 상기 속성 변환 데이터를 기초로, 상기 이미지 데이터에 대한 변환 이미지 데이터를 생성하는 단계;를 포함하고,상기 속성 변환 데이터 및 상기 변환 이미지 데이터는 상기 잠재 공간 상의 데이터인, 컴퓨터 판독가능 기록매체
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