AI로 생성한 이미지 평가와 인페인팅 기술

이 게시물은 생성형 AI를 활용한 인페인팅 애플리케이션과 이의 성능 평가 방법을 다룹니다.

배경 인물 제거 과정

• 인스턴스 분할로 객체 식별
• 주요 객체 탐지로 메인 피사체 구분
• 인페인팅으로 배경 인물 자연스럽게 제거

인페인팅 기술과 모델

• 디퓨전 계열: 점진적 노이즈 제거로 자연스러운 복원
• GAN 계열: 생성자와 판별자 경쟁 학습으로 정교한 이미지 생성

성능 평가 실험

• BPR 및 Places365 데이터셋 활용
• 사람 평가와 여러 자동 평가 지표 비교
• Aesthetic Score와 CMMD가 사람 평가와 높은 상관성 확인

결론

논문 지표만으로는 실제 응용 환경 성능 판단이 어렵고, 사람 평가와 유사한 신뢰도 높은 평가 방법이 필요하며, 인페인팅 모델 선정에 도움을 줍니다.