기술 소개
  • #AI
  • #FACE
  • #딥러닝
어떻게 만들었을까?
본 데모는 딥러닝 기술을 기반으로 생성된 새로운 얼굴을 기존의 얼굴 이미지와 교체하는 기능을 제공하며, 다음과 같은 기술 개발 과정을 통해 구현되었습니다.
- U-Net 형태의 딥러닝 네트워크를 구성, 수십만 장 이상의 다양한 속성(화질, 인종, 성별, 연령대 등)을 가진 얼굴 사진을 학습하였으며, 현재도 성능 개선을 위한 추가 데이터 수집 및 후속 학습을 진행중 입니다.

- 복수의 독자적인 Masking Method를 구축, 인물의 detecting 단계에서 크기와 형태에 따라 분류한 뒤 각각의 특성에 adaptive하게 작동하도록 처리하였습니다.

- 이미지에서 삭제된 얼굴 부분을 복원하는 데 특화된 Inpainting 기술을 적용, 생성된 새로운 얼굴이 기존 얼굴형 및 피부색과 심리스하게 대체되도록 설계하였습니다.
활용 분야
  • #SNS
  • #프라이버시
  • #모델
어디에 활용할까?
✔ 언론 보도자료 등에서 게재를 동의 받지 않은 인물이 포함된 사진 자료를 이용해야 할 때

✔ 배경에 의도치 않게 모르는 사람이 찍힌 사진을 SNS 등으로 공유하고 싶은 경우

✔ 전문 모델 없이 쇼핑몰 이미지를 제작하느라 얼굴을 가리거나 잘라내야 했던 판매자

✔ 온/오프라인 홍보용 사진상의 직원 혹은 고객 등 인물을 식별할 수 없도록 하기 위해

✔ 내 사진을 올리면서, 프라이버시는 지키고 싶을 때 (블로그나 커뮤니티 게시, 쇼핑몰 포토 리뷰 등 용도)

이를 비롯해 초상권 보호 및 얼굴 변환이 필요한 어떤 곳에도 광범위하게 적용 가능하며, 위와 같은 용도에 최적화된 형태의 정식 서비스가 2020년 상반기 내 출시 예정입니다.
문의/제휴
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