텔아비브 대학 연구진이 긴 텍스트 레시피만으로 완성된 요리 이미지를 처음부터 생성하는 딥러닝 시스템을 개발했습니다. 스택드 GAN과 요리 레시피-음식 이미지 간 교차모달 임베딩 학습을 결합했습니다.
연구진은 의미론적 정규화와 비의미론적 정규화 두 가지 임베딩 기법을 제안했습니다. 각 기법은 3단계로 구성됩니다:
5만 2천 개의 텍스트 레시피와 해당 이미지로 조건부 GAN을 훈련시켰습니다. 생성된 이미지는 레시피 제목 없이 긴 설명만으로 만들어져 사람조차 구분하기 어려운 수준입니다.
30명이 10쌍의 이미지를 1~5점 척도로 평가한 결과, 비의미론적 정규화 기법이 더 생생하고 사실적인 디테일을 생성해 우수한 성능을 보였습니다. 죽, 수프, 밥 같은 '죽 형태' 음식은 잘 생성하지만 닭고기, 햄버거, 음료처럼 뚜렷한 형태가 있는 음식은 생성에 어려움이 있었습니다.
참조: arXiv:1901.02404 | 텔아비브 대학교
산업기술
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