Makeup Transfer Solution

솔루션 개요

메이크업 전 이미지로부터 메이크업을 반영한 이미지를 생성하는 인공지능 모델

주요 특징

• 얼굴 윤곽, 구조 등을 반영하는 High Frequency Feature와 메이크업 특성을 반영하는 Low Frequency Feature를 분리하여 구현

• 메이크업이 잘 전달되면서도 Non Makeup 이미지의 고유한 특징을 정확히 보존

핵심 원리

1. Non Makeup Img로부터 얼굴 윤곽, 구조 등을 반영하는 벡터와 눈, 헤어, 입술을 제외한 얼굴 피부를 제거한 벡터를 추출

2. Makeup Img로부터 메이크업 특성을 반영하는 벡터를 추출

3. 2의 벡터를 Pixel-wise Correlation Matrix와 곱하여 1의 얼굴 윤곽에 맞게 2를 재배치한 이미지 벡터를 생성

4. 각 결과를 Makeup Rendering U-Net에 입력하여 Makeup Transferred Img를 생성