우리는 이미지의 정서적 내용(emotional content)을 특정 목표 감정으로 변환하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 단일 생성적 적대 신경망(GAN)과 같은 기존 기술은 특히 데이터가 제한적인 경우, 제약이 없는 이미지에서 좋은 성능을 발휘하기 어렵다. 우리의 방법은 두 네트워크의 출력을 혼합함으로써 세밀한 디테일(예: 얼굴)을 더 잘 변환하는 동시에, 전체 이미지의 더 넓은 스타일에 대해서도 여전히 작동하도록 하여 이러한 한계를 해결한다. 우리는 개념 증명(proof-of-concept) 구현을 통해 본 방법의 잠재력을 시연한다.

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