Generative Adversarial Network을 이용한 한복 디자인 DiscoGAN, CycleGAN, Munit을 중심으로

A Hanbok Design using Generative Adversarial Network Focusing on DiscoGAN, CycleGAN and Munit

최근 패션 디자인 분야에서 인공지능을 사용하는 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 그 중 생성 알고리 즘을 적용한 패션 디자인은 2000년대 중반부터 나타나기 시작했다. 생성 알고리즘 중 Generative adversarial network(GAN)은 생성 모델과 판별 모델이 경쟁적으로 학습하면서 실제와 유사한 결과를 만들어내는 방법이다. 본 논문은 GAN 알고리즘으로 윤곽 이미지로부터 한복 이미지를 생성하는 Style transfer 방법을 통해 한복을 디자인한다. Style transfer는 형태는 크게 변하지 않으며 스타일만 변화시키 는 것으로 형태 변화는 크지 않지만 다양한 디자인이 존재하는 한복에 적합하다. 본 논문에서는 Style transfer를 적용하기 위한 한복 이미지와 윤곽 이미지 데이터 셋을 구현하였다. 그 후 대표적인 Style transfer 방법인 DiscoGAN, CycleGAN, 그리고 Muint을 활용해 윤곽 이미지에서 한복이미지를 생성하는 방법과 그 결과를 분석했다. 결과적으로 세 방법 모두 색상 영역과 윤곽 영역 사이의 변환을 학습함으로써 윤곽 이미지가 주어졌을 때 새로운 한복 이미지를 생성해냈다. 또한 기본적인 한복 디자인뿐만 아니라 새로운 한복 무늬나 색의 변화가 있는 옷고름과 같은 창의적인 한복 디자인을 얻을 수 있었다. 이를 통해 인공지능을 사용한 한복 디자인이 가능함과 앞으로의 개발 가능성을 보여준다.

Recently, there has been continuous research in fashion design using artificial intelligence. Among them, fashion designs using generation algorithms began to appear in the mid-2000s. Among generation algorithms, Generative Adversarial Network (GAN) is a method that produces plausible samples as generation models and discriminant models competitively trained. In this paper, style transfer methods were used to create Hanbok images based on contour images of Hanbok with GAN algorithm. Style transfer is a suitable way to create hanbok with a variety of designs but no large changes of shape. In this paper, we built our own color and contour images of hanbok dataset for applying style transfer. After that, we analyzed methods and results of design using DiscoGAN, CycleGAN, and Muint, which are representative style transfer methods. As a result, all three methods learned the transformation between the color domain and the contour domain to create a new hanbok image given the contour image. In addition to the basic hanbok design, it designed creative hanbok with new patterns and color changing tie. This paper demonstrates that it is possible to design hanbok using artificial intelligence and future development possibilities.