Deep leaning을 이용한 고흐, 뭉크 스타일 사진 만들기 (neural-style)

FROM http://redtea.kr/pb/pb.php?id=free&no=951

최근 인공지능의 기계학습 분야에서 각광 받고 있는 딥러닝(Deep learning) 기술을 이용하여 기존 명화의 색채 및 질감을 다른 그림에 그대로 적용하는 연구가 발표되었다고 합니다.

딥러닝은 최근 인공지능에서 가장 떠오르는 기술로, 특히 이미지 및 음성 처리 분야에서는 사람의 능력과 견줄 만한(또는 그 이상의) 성능을 내는 것으로 알려져 있습니다.

아래의 그림을 보시지요.



하나의 공통된 '집' 그림에 서로 다른 명화들의 내용 및 질감을 입혀서 새 그림으로 재탄생시킵니다.
A는 독일의 튀빙겐이라는 곳에서 찍힌 '사진' 이며 원본입니다.
B~F에 있는 큰 이미지가 재탄생된 이미지이며, 각각의 왼쪽 밑에 작게 붙어 있는 것이 학습에 이용된 명화 원본 이미지입니다.
즉, 먼저 명화 이미지로부터 그것의 내용(content)과 질감(texture)을 딥러닝으로 학습한 후, 이를 A에 적용하여 B~F를 자동으로 생성한 것입니다.

B는 A를 터너의 '미노타우르스 호의 난파'와 같은 질감으로 그리도록 한 것입니다.
C는 빈센트 반 고흐의 '별이 빛나는 밤'을 따라 그리도록 한 것입니다.
D는 뭉크의 '절규'
E는 피카소의 '앉아 있는 나체의 여성'
F는 칸딘스키의 '구성 VII'

해당 기술은 https://github.com/jcjohnson/neural-style 에 소개되어 있습니다.
기술이 공개되자 다른 사람들도 이를 직접 구현하여 여러 이미지에 적용하기 시작했습니다.



왼쪽 피카소 그림으로부터 내용과 질감을 딥러닝으로 학습한 후,
이를 가운데 그림에 적용하면, 오른쪽 그림의 새로운 이미지가 자동으로 생성됩니다.
피카소의 화법을 컴퓨터가 그대로 재현하여 새로운 그림을 그린 셈이죠.
비슷한 예시가 아래에도 있습니다.



아래는 "별이 빛나는 밤에"를 스탠포드 대학 캠퍼스에 있는 건물에 입힌 것입니다.



그 외 다른 이미지들은 아래 링크에서 보실 수 있습니다.
모두 특정 원본 사진으로부터 '자동'으로 생성한 것입니다.
http://imgur.com/a/iqf3d#bT00vmD

컴퓨터가 인간의 예술의 영역으로 들어오는 것도 머지 않은 것 같습니다.
다음에는 또 뭐가 나올지 예측하기가 어려울 정도입니다.


출처1: http://redtea.kr/pb/pb.php?id=free&no=951
출처2: https://github.com/jcjohnson/neural-style