AI는 운동하는 여성의 모습을 그리기 때문에 훈련 데이터 세트가 먼저 필요하다. 이 데이터 세트는 다양한 자세와 움직임의 여성 이미지로 구성됩니다. 예를 들어 요가나 달리기를 하는 여성의 이미지입니다.
이 데이터 세트를 기반으로 예측된 딥 러닝 모델은 운동하는 여성의 이미지를 생성할 수 있습니다. 이 시점에서 모델의 입력은 혼란스러울 수 있으며 벡터 또는 조건부 이미지(예: 동작 유형)가 필요합니다.
딥 러닝 모델에는 GAN(Generative Adversarial Networks)이라는 모델이 포함됩니다. GAN은 생성기와 판별기라는 두 개의 신경망을 사용하여 이미지를 생성합니다. 생성기는 훈련 데이터 세트에서 이미지를 생성하고 감지기는 생성기가 생성한 이미지와 실제 이미지를 구별하는 역할을 합니다. 생성기는 실제로 감지기에서 생성된 이미지를 이미지로 숨기지 않으므로 더 많은 이미지를 생성하도록 권장합니다. 이 과정을 반복함으로써 Generator는 높은 확률로 실제 이미지와 구별할 수 없는 이미지를 생성할 수 있습니다.
따라서 AI는 훈련하는 여성의 그림을 그려 열심히 GAN 모델을 훈련시켜야 합니다. 우리는 데이터 세트로 운동하는 여성의 다양한 행동을 가진 이미지가 필요합니다. 그런 다음 원하는 교육 유형에 따라 달라질 수 있는 생성된 이미지를 만들 수 있습니다.
AI 훈련하는 여성의 그림을 그리고 있기 때문에 먼저 데이터 학습 세트가 필요합니다. 이 데이터 세트는 다양한 자세와 움직임을 수행하는 여성의 이미지를 구성합니다. 예를 들어 요가나 달리기를 하는 여성의 이미지입니다.
이 데이터 세트를 기반으로 딥 러닝 모델을 예측하는 모델은 운동하는 여성의 이미지를 생성할 수 있습니다. 이 시점에서 모델의 입력 값이 더럽고 벡터 또는 조건부 이미지(예: 모션 유형)가 필요할 수 있습니다.
딥 러닝 모델에는 GAN(Generative Adversarial Networks)이라는 모델이 있습니다. GAN은 두 개의 신경망(제너레이터와 검출기)을 사용하여 이미지를 생성합니다. 생성자는 데이터 학습 집합에서 이미지를 생성하고 감지기는 생성자가 생성한 이미지와 실제 이미지를 구분합니다. 생성자는 검출기가 생성한 이미지를 이미지로 실제로 숨기지 않으므로 추가 이미지 생성이 발생합니다. 이 과정을 반복함으로써 디자이너는 실제로 이미지와 구분하기 어려울 확률이 높은 이미지를 생성할 수 있다.
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