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풍경사진의 수채화 변환을 위한 비사시적렌더링 알고리즘 개발에 관한 연구
조정찬(Jungchan Cho),김종찬(Jongchan Kim) 한국정보과학회 2008 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.35 No.2
다양한 예술기법의 비사실적 렌더링에 대한 연구의 일환으로 게임, 애니메이션, 광고 등에서 새로운 표현기법으로 사용하기 위하여 풍경 이미지를 수채화 이미지로 변환하는 과정을 제안하며, 변환 과정에 대한 방법론을 실질적으로 구현된 프로그램을 통해 검증한다. 본 논문에서는 풍경 이미지의 경계를 추출하여 영상 내의 각 객체를 구분하고, 객체에 속한 각 픽셀의 화소값을 n-방향 확장영역의 화소값 데이터를 분석하여 최적의 화소값으로 교환한 뒤, 색상의 증강연산을 통해 수채화 변환 알고리즘을 구현한다. 구현된 알고리즘은 다양한 풍경 이미지를 이전의 개발방식에 비해 수채화의 느낌을 더 잘 나타낸 이미지로 변환 할 수 있음을 보인다.
이예준(Yejun Lee),조정찬(Jungchan Cho) 대한전자공학회 2023 대한전자공학회 학술대회 Vol.2023 No.11
Recently, research using text information has attracted attention in computer vision, but PAR(Pedestrian Attribute Recognition) is only using simple text extraction methods. However, language models have the flexibility to utilize a variety of prompts, so finding good prompts plays an important role in improving the performance of the PAR model. In this paper, we propose a PAR training method using CLIP and multiple template prompts. Experimental results show that the proposed method outperformed a comparison method. This demonstrates that it is important to use textual information extracted through the appropriate prompts to improve visual model performance.