1. GAN in Architectural Drawings
앞선 페이퍼 리뷰들과 이어서, GAN 기술을 활용하여 이미지를 이미지로 전환하는(pix2pix) 기술에 대해서 공부하고 있다.
이번 페이퍼에서는 4년 전에 나온 것이며 공간을 라벨링하면 도면으로 바꾸어 주는, 건축 드로잉의 pix2pix 기술을 살펴본다.
결과물은 이런 식이다.
Recognition process에서는, 공간을 labelling한 뒤에, 도면을 zoning한다.
거꾸로, Generation process를 통하면, zoning한 결과를 output으로 만들 수 있다.
요약하면 Input 데이터를 직접 라벨링한 뒤(건축학도 세명을 고용했다고 한다 ㅋㅋ), 훈련시켜서 최종적으로 input에 labelling 한 것만 넣어도 도면이 나오는 기술!
실제 Ground Truth를 통해, 인공지능이 만들어낸 Output의 결과와 비교해볼 수 있다.
Output 의 결과 이미지가 좀 찌글찌글하긴 하지만, 대부분의 가구 배치와 사이즈, 문이 나있는 방향은 굉장히 흡사한 것으로 보인다.
솔직히 기술은 잘 이해 안되고,,, 결론만 말하려고 한다.
Output의 결과가 꽤 그럴싸 해 보이기는 하여 중요한 의미가 있는 것은 맞지만, 한계점 역시 명확하다.
일단, 그냥 방의 형태만 넣어줘도 자동으로 만들어 주어야 의미가 있는 것은 아닐까?
레이아웃을 구성하는 것이 공간을 구성할 때 굉장히 중요하게 생각되는, 시간이 많이 소모되는 과정이기 때문이다. 이 과정을 직접 해주지 않고, 라벨링한 것으로 결과 이미지를 만들어 낸다는 것이 그렇게 의미가 있는지 잘 모르겠다.
그렇지만 면적에 비해 공간의 분류가 그렇게 다양하지 않은, 조경계에서는 오히려 널리 활용될 수 있을 것으로 보인다.
또 한계점은 겉보기에는 그럴싸해 보이지만, 가구의 위치도 부정확하며 이는 paper에서 밝히고 있는 내용이다.
실제로 시공하기 위해서는 디테일한 수치를 처음부터 다시 조율해야할 텐데, 일을 두 번하는 느낌이 든다.
그렇지만 역시 기술의 발전은 무섭고 의미가 있다... 뭐 이런 결론.
