Project Summary: Developed an automated system for detecting and removing speech balloons from comic images using YOLO object detection combined with state-of-the-art diffusion-based inpainting, creating clean backgrounds for comic processing workflows.
This project addresses the labor-intensive process of removing speech balloons to create clean background images for comic editing, translation, or adaptation. The two-stage pipeline uses a custom-trained YOLO model for precise speech balloon detection, followed by diffusion-based image completion for background-consistent content generation while maintaining artistic style.
The system streamlines professional comic creation processes including translation preparation, digital restoration, and format adaptation for modern digital comic platforms, providing significant time and cost savings for comic production studios and independent creators.
프로젝트 요약: YOLO 객체 탐지와 최신 diffusion 기반 inpainting을 결합해 만화 이미지에서 말풍선을 자동으로 찾고 제거하는 시스템을 개발했습니다. 이를 통해 만화 처리 작업에 필요한 깨끗한 배경 이미지를 만들 수 있습니다.
이 프로젝트는 만화 편집, 번역, 각색을 위해 말풍선을 제거하고 깨끗한 배경 이미지를 만드는 노동집약적인 작업을 다룹니다. 2단계 파이프라인은 직접 학습한 YOLO 모델로 말풍선을 정밀하게 탐지한 뒤, diffusion 기반 이미지 복원으로 그림체를 유지하면서 배경과 어울리는 내용을 채웁니다.
이 시스템은 번역 준비, 디지털 복원, 현대 디지털 만화 플랫폼에 맞춘 형식 변환 등 전문 만화 작업 과정을 간소화합니다. 만화 제작 스튜디오와 독립 창작자에게 시간과 비용을 크게 줄여 주는 도구입니다.