들어가기 전에

그림은 스케치(1)에서 극실사(10)까지를 표현하는 행위다. 모든 모델은 1-10 사이에서 표현된다. 예를 들어, 애니메이션 모델이나 극실사 모델처럼.

U-Net : Block Merge

모델을 23개의 다양한 레이어(블록)로 나누어 병합하는 방식이다. 각 레이어는 특징적인 정보를 지니며, 이 정보들은 아래처럼 구분할 수 있다.

(1)형태 정보

해당 모델이 지닌 형태적 정보를 지닌 레이어다. 보통 그림체라고 부른다.

(2)질감 정보

스케치(1)에서 극실사(10) 사이의 질감(텍스쳐)을 지니고 있다.

(3)광원 정보

라이팅에 관련되었다.

U-Net의 23개 레이어들은 중심레이어(M)을 기준으로 좌측(IN)과 우측(OUT)으로 배치되어있다. 또한 분포그래프 위에서 비슷한 정보를 보유한 레이어들은 서로 가깝게 모여있는 것처럼 보인다.

(1)레이어는 M과 가까울수록 형태 정보를 보유한다.

(2)레이어는 M과 멀수록 질감 정보를 보유한다.

F222를 예시로, F222의 ‘IN-7번 레이어’와 ‘OUT-5번 레이어’가 형태 정보를 보유하고 있었다. 때문에 임의적으로 IN-7번에서 왼쪽은 외곽으로, 그 반대는 내곽으로 분류할 수 있었다.

(1)외곽 레이어는 질감 정보를 보유한다.

(2)내곽 레이어는 형태 정보를 보유한다.

*중심의 Anything 4G를 예시로 한 비교사진.

*좌(내곽 레이어 전체를 병합했다)

*우(외곽 레이어 전체를 병합했다)

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그동안 AI채널에서 정보탭에서 많은 도움을 받아 개인적으로 U-Net을 사용한 병합을 시도하고, 검색하며 알게 된 정보를 정리했습니다. 어디까지나 주관적인 것으로 정확하지 않을 수 있습니다.