BargainNet: 이미지 허모니제이션을 위한 배경 지도형 도메인 번역

이미지 합성은 이미지 편집 분야에서 핵심적인 작업이다. 그러나 조화롭지 못한 전경과 배경은 합성 이미지의 품질을 저하시킨다. 전경을 조정하여 일관성을 향상시키는 이미지 조화화는 필수적이지만 도전적인 과제이다. 기존의 딥러닝 기반 방법들은 주로 합성 이미지에서 실제 이미지로의 매핑을 직접 학습하는 데 집중하였으나, 배경이 가지는 중요한 안내 역할을 간과하였다. 본 연구에서는 전경이 배경과 동일한 도메인으로 변환되어야 한다는 가정 하에, 이미지 조화화 작업을 배경 지도형 도메인 변환 문제로 재정의한다. 이를 바탕으로, 새로운 도메인 코드 추출기와 특화된 트리플릿 손실을 갖춘 이미지 조화화 네트워크를 제안한다. 이는 배경의 도메인 정보를 포착하여 전경 조화화를 안내할 수 있다. 기존의 이미지 조화화 기준 데이터셋을 대상으로 실시한 광범위한 실험을 통해 제안한 방법의 효과성을 입증하였다. 코드는 https://github.com/bcmi/BargainNet 에서 제공된다.