Project Summary: Developed a GAN-based pipeline system for generating comic line art with controllable thickness, utilizing Real-ESRGAN and APISR training to produce specified line thickness outputs.
This project creates a comprehensive pipeline for generating comic line art with precise thickness control based on vector comic line drawings. The system generates multiple line thickness variations from vector-based comic line art, creating a diverse dataset through systematic thickness manipulation and data augmentation techniques.
The training pipeline utilizes Real-ESRGAN and APISR models to learn the relationship between different line thicknesses, enabling the system to output comic line art with user-specified thickness parameters. This approach provides comic creators with precise control over line art characteristics while maintaining artistic style consistency across different thickness settings.
프로젝트 요약: Real-ESRGAN과 APISR 학습을 활용해 원하는 선 굵기의 만화 선화를 생성하는 GAN 기반 파이프라인 시스템을 개발했습니다.
이 프로젝트는 벡터 만화 선화를 바탕으로 선 굵기를 정밀하게 조절할 수 있는 종합 파이프라인을 만듭니다. 시스템은 벡터 기반 만화 선화에서 여러 굵기 변형을 생성하고, 체계적인 굵기 조작과 데이터 증강으로 다양한 데이터셋을 구성합니다.
학습 파이프라인은 Real-ESRGAN과 APISR 모델을 활용해 서로 다른 선 굵기 사이의 관계를 학습합니다. 이를 통해 사용자가 지정한 굵기 파라미터에 맞는 만화 선화를 출력할 수 있습니다. 이 접근은 만화 창작자가 그림체의 일관성을 유지하면서도 선화 특성을 정밀하게 제어하도록 돕습니다.