고품질 이미지 생성을 위한 StyleGAN 기반 생성 모델 연구 동향
Research Trends in StyleGAN Based Generative Models for High-Quality Image Synthesis
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초록
본 논문에서는 StyleGAN 기반 이미지 생성 모델의 연구 동향을 분석한다. 먼저, StyleGAN1, StyleGAN2, 그리고 StyleGAN3에 대한 주요 연구들을 살펴본다. 이후, StyleGAN의 변형 모델과 확장, 다양한 응용 분야를 살펴보고, 한계점과 미래 연구 방향을 논의한다. StyleGAN은 객체 분할, 스타일 추출, 의미론적 편집 등 다양한 분야에서 활용되며 큰 영향을 미치고 있다. 그러나 여전히 높은 연산 요구 사항, 생성 이미지의 저품질 문제, 생성 과정의 제어 한계와 같은 문제점이 존재한다. 본 논문의 분석 결과는 이러한 한계를 해결하기 위한 연구자들의 노력을 촉진하고, 지속적인 발전에 기여할 것으로 기대되며 다양한 분야에 활용하는 연구를 진행하고자 한다
Abstract
This paper analyzes research trends in StyleGAN-based image generation models. First, it reviews key studies on StyleGAN1, StyleGAN2, and StyleGAN3. Then, it examines variations and extensions of StyleGAN, explores its diverse applications, and discusses its limitations and future directions. StyleGAN has been widely applied in various fields, including object segmentation, style extraction, and semantic editing, significantly influencing the field of generative models. However, challenges remain, such as high computational costs, reduced image quality, and limitations in controlling the generation process. The analysis results of this study are expected to promote researchers' efforts to overcome these limitations, contribute to continuous development, and facilitate research for applications in various fields.