생성형 인공지능이 생성한 얼굴 표정의 활용성 분석
Analysis of the usability of facial expressions generated by generative artificial intelligence
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초록
본 논문에서는 현재 개발된 LLM 모델에 기반한 생성형 인공지능이 아바타 형태로 사람과 대화할 때, 문맥에 맞게 아바타가 적합한 표정을 갖는 아바타를 생성할 수 있는지 분석하고자 한다. 또한 생성된 아바타의표정이 다양한 성별, 표정, 나이, ID 별로 기존 표정 인식 데이터와 비교 분석하여 적합하게 생성되었는지 활용성을 평가하고자 한다. 마지막으로 이러한 비교 평가는 기존에 존재하는 다양한 인공지능 간의 결과물의차이와 특징을 비교하고 분석함으로써, 현재 개발된 인공지능의 표정 생성 능력에 대한 활용 가능성을 제시하고자 한다.
Abstract
This paper aims to analyze whether generative AI based on currently developed large language models (LLMs) can generate avatars that display appropriate facial expressions in context when interacting with humans in avatar form. Furthermore, it evaluates the usability of the generated facial expressions by comparing them with existing facial expression recognition datasets across various categories such as gender, expression type, age, and identity. Lastly, this comparative evaluation seeks to identify and analyze the differences and characteristics among the results of various existing AI models, thereby assessing the potential applicability of current AI systems in generating realistic and contextually appropriate facial expressions.