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A Cycle GAN-based Wallpaper Image Transformation Method for Interior Simulation

Cycle GAN 기반 벽지 인테리어 이미지 변환 기법

  • 김성훈 (동서대학교 소프트웨어학과) ;
  • 김요한 (동서대학교 소프트웨어학과) ;
  • 김선용 (동서대학교 소프트웨어학과)
  • Received : 2023.02.24
  • Accepted : 2023.04.17
  • Published : 2023.04.30

Abstract

As the population interested in interior design has been increasing, the global interior market has grown significantly. Global interior companies are developing and providing simulation services for various interior elements. Although wallpaper design is the most important interior element, existing wallpaper design simulation services are difficult to use due to drawbacks such as differences between expected and actual results, long simulation time, and the need for professional skills. We proposed a wallpaper image transformation method for interior design using cycle generative adversarial networks (GAN). The proposed method demonstrates that users can simulate wallpaper design within a short period of time based on interior image data using various types of wallpaper.

최근 인테리어에 관심을 가지는 인구가 증가함에 따라 세계적으로 인테리어 시장이 크게 성장하고 있으며, 글로벌 인테리어 업체들은 다양한 인테리어 요소에 대한 시뮬레이션 서비스를 개발하여 제공하고 있다. 벽지의 디자인은 가장 중요한 인테리어 요소임에도 불구하고, 기존 벽지 디자인 시뮬레이션 서비스들은 예상되는 결과물과 실제 결과물 간 차이, 긴 시뮬레이션 작업시간, 전문적인 기술의 필요 등의 단점으로 인해 사용에 어려움이 있다. 본 논문에서는 벽지 인테리어 시뮬레이션을 위한 Cycle GAN(: Generative Adversarial Networks) 기반의 벽지 이미지 변환 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 다양한 모양의 벽지가 사용된 인테리어 이미지 데이터를 기반으로 모델을 학습하여, 사용자에게 짧은 시간 내에 벽지 인테리어 시뮬레이션을 제공할 수 있다.

Keywords

Acknowledgement

이 논문은 2022년도 동서대학교 "Dongseo Cluster Project" 지원에 의한 논문임

References

  1. K. Jung, D. Kim, J. Kim, J. Yoon, and S. Lee, "Web-based 3D Interior Simulation using Unity," In Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference, Pusan, South Korea, 2016, pp. 341-343.
  2. S. Cho and K. Rim, "A study on consumers' recognition of home furniture colors," The Journal of the Korea Furniture Society, vol. 28, no. 4, 2017, pp. 326-311.
  3. B. Hwang and T. Lee, "A study on the application flow of virtual reality in the apartment model house," The Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, vol. 20, no. 5, 2019, pp. 585-590.
  4. J. Kim, "A study on a technology of building experiment 3D model house by experience in cyberspace of virtual reality," The Korean Journal of Art and Media, vol. 10, no. 1, 2011, pp. 25-35. https://doi.org/10.36726/cammp.2011.10.1.25
  5. S. Song, B. Choi, M. Moon, "A Study on Image Creation and Modification Techniques," The Journal of The Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 17, no. 2, 2022, pp. 291-298.
  6. I. Goodfellow, J. Pouget-Abadie, M. Mirza, B. Xu, D. Warde-Farley, S. Ozair, A. Courville, and Y. Bengio, "Generative adversarial networks," Communications of the ACM, vol. 63, no. 11, 2020, pp. 139-144. https://doi.org/10.1145/3422622
  7. P. Isola, J. Y. Zhu, T. Zhou, and A. A. Efros, "Image-to-image translation with conditional adversarial networks," In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Honolulu, USA, 2017, pp. 1125-1134.
  8. O. Ronneberger, P. Fischer, and T. Brox, "U-net: convolutional networks for biomedical image segmentation," In Proceedings of Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI) 2015: 18th International Conference, Munich, Germany, 2015, pp. 234-241.
  9. J. Zhu, T. Park, P. Isola, and A. Efros, "Unpaired image-to-image translation using cycle-consistent adversarial networks," In Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (CVPR), Honolulu, USA, 2017, pp. 2223-2232.
  10. S. Cho, R. Lee, J. Na, Y. Kim, M. Park, S. Lee, and W. Hwang, "CycleGAN-based object detection under night environments," The Journal of Korea Multimedia Society, vol. 22, no. 1, 2019, pp. 44-54.