1. RenderPeople을 이용한 학습

지난번에 shapenet_car 데이터를 이용하여 학습 해보았으니, 이번에는 RenderPeople 데이터를 이용해서 학습 해보겠다. 학습시키는데 사용한 데이터는 이전에 [일단 박죠] NVDIA의 GET3D를 활용한 아바타 자동 생성 #3 에서 만들어 뒀던 데이터를 이용하겠다.

사진에서 보는 것과 같이 10장 밖에 없다.. ㅠㅠ 아래는 해당 사진을 렌더링 한 사진이다.

사진과 같이 3D 모델을 랜덤한 위치에서 찍은 24장의 사진이다.

이제 해당 데이터를 이용해서 학습시켜보겠다. 아래는 해당 명령어이다.

이번에는 학습 데이터가 적은 만큼 kimg를 2배 늘려서 600까지 학습해보았다.

사진에서 보는 것과 같이 학습 이미지가 240장이다.. 많이 부족하겠징..
해당 과정을 통해서 아래와 같은 결과를 뽑아낼 수 있다.

이제 해당 pt 파일을 이용해서 추론해보자.

2. RenderPeople을 이용한 학습데이터 추론

아래는 추론하기 위해 사용한 명령어이다.

해당 명령어를 이용하면 아래와 같은 파일이 생성된다.

아래와 같이 fakes_00000000.png 사진을 이용해서 결과를 볼 수 있다.

나름 잘 된것 같지만... 블렌더를 이용해서 볼 경우 처참하다.. 블랜더를 이용해 볼 경우 아래와 같다.

절망적이다... 아마도 데이터의 양이 shapenet_car와 비교해서 절대적으로 적은 양이 문제인 것 같다. 이 문제를 해결하려면 더 많은 양의 사람 데이터가 필요할 것 같다.

해결을 위해서 더 많은 양의 데이터를 찾아봐야겠다... ㅠㅠ