KR102618644B1 - 3차원 모델을 이용한 합성 이미지 출력 방법 및 장치 - Google Patents

Abstract

본 개시는 합성 이미지 출력 방법을 제공한다. 합성 이미지 출력 방법은 대상 물체의 3차원 모델에 대한 인터랙티브 객체 뷰어를 디스플레이 상에 표시하는 단계, 인터랙티브 객체 뷰어를 이용하여 사용자로부터 대상 물체와 연관된 조망 위치에 관한 정보를 수신하는 단계, 사용자로부터 합성 이미지의 배경에 관한 정보를 수신하는 단계 및 대상 물체와 연관된 조망 위치에 관한 정보 및 배경에 관한 정보에 기초하여 생성된 합성 이미지를 디스플레이 상에 출력하는 단계를 포함한다.

Description

3차원 모델을 이용한 합성 이미지 출력 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR GENERATING COMPOSITE IMAGE USING 3D MODEL}

본 개시는 3차원 모델을 이용한 합성 이미지 출력 방법 및 장치에 관한 것으로, 구체적으로, 대상 물체와 연관된 조망 위치에 관한 정보 및 배경에 관한 정보에 기초하여 생성된 합성 이미지를 디스플레이 상에 출력하는 방법 및 장치에 관한 것이다.

최근 오픈마켓 등 온라인 쇼핑 플랫폼을 통한 상품 또는 서비스의 거래가 활발히 이루어지고 있다. 온라인 쇼핑 플랫폼의 판매자는 상품 또는 서비스를 판매하기 위해 '상세 페이지'에서 상품 또는 서비스에 관한 자세한 정보를 표시하는 것이 일반적이다. 예를 들어, 판매자는 스튜디오 환경 등 특정 환경을 배경으로 이용하여, 다양한 각도 및 배치로 제품을 촬영한 뒤, 촬영된 이미지를 상세 페이지에 표시할 수 있다.

그러나, 이러한 방식으로 '상세 페이지' 용 이미지를 생성하기 위해서는, 제품을 촬영할 장소와 제품의 배치를 선택하는 데 많은 시간과 노력이 소요된다. 뿐만 아니라, 이미지에 표시된 제품의 각도 또는 배치를 변경하기 위해서는 신규 촬영이 다시 필요하므로, 이미 촬영된 이미지를 수정하는 것이 현실적으로 어려운 실정이다. 따라서, 판매하고자 하는 제품의 이미지를 쉽게 제작하고 수정할 수 있는 새로운 기술이 요구된다.

본 개시는 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 합성 이미지 출력 방법, 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램 및 장치(시스템)를 제공한다.

본 개시는 방법, 시스템(장치) 또는 판독 가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 포함한 다양한 방식으로 구현될 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따른 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행되는 합성 이미지 출력 방법으로서, 대상 물체의 3차원 모델에 대한 인터랙티브 객체 뷰어를 디스플레이 상에 표시하는 단계, 인터랙티브 객체 뷰어를 이용하여 사용자로부터 대상 물체와 연관된 조망 위치에 관한 정보를 수신하는 단계, 사용자로부터 합성 이미지의 배경에 관한 정보를 수신하는 단계 및 대상 물체와 연관된 조망 위치에 관한 정보 및 배경에 관한 정보에 기초하여 생성된 합성 이미지를 디스플레이 상에 출력하는 단계를 포함한다.

본 개시의 일 실시예에 있어서, 대상 물체와 연관된 조망 위치에 관한 정보를 수신하는 단계는, 인터랙티브 객체 뷰어 상에 표시되는 대상 물체의 조망 위치를 제1 조망 위치에서 제2 조망 위치로 변경하기 위한 사용자 입력을 수신하는 단계를 포함하고, 제2 조망 위치가 대상 물체와 연관된 조망 위치로 결정된다.

본 개시의 일 실시예에 있어서, 합성 이미지의 배경에 관한 정보는 생성하고자 하는 배경을 설명하는 텍스트 정보이다.

본 개시의 일 실시예에 있어서, 사용자로부터 합성 이미지의 조명 설정에 관한 정보를 수신하는 단계를 더 포함하고, 합성 이미지는 조명 설정에 더 기초하여 생성된다.

본 개시의 일 실시예에 있어서, 사용자로부터 대상 물체의 배치 방식에 관한 정보를 수신하는 단계를 더 포함하고, 합성 이미지는 대상 물체의 배치 방식에 관한 정보에 더 기초하여 생성된다.

본 개시의 일 실시예에 있어서, 대상 물체의 배치 방식에 관한 정보는 대상 물체의 3차원 모델과 연관되어 미리 저장된다.

본 개시의 일 실시예에 있어서, 합성 이미지는 생성형 인공 신경망 모델(generative artificial neural network model)을 이용하여 생성되고, 대상 물체와 연관된 조망 위치에 관한 정보 및 대상 물체의 3차원 모델, 또는 조망 위치에서 바라본 대상 물체의 이미지가 생성형 인공 신경망 모델의 제1 입력으로 사용되고, 합성 이미지의 배경에 관한 정보가 생성형 인공 신경망 모델의 제2 입력으로 사용되고, 합성 이미지는 합성 이미지의 배경에 관한 정보에 기초하여 생성된 배경에 조망 위치에서 바라본 대상 물체가 합성된 이미지이다.

본 개시의 일 실시예에 있어서, 3차원 모델은, 특정 공간 상에 위치한 대상 물체를 서로 다른 방향에서 촬영한 복수의 이미지, 복수의 이미지 각각에 대해 추정된 각 이미지가 촬영된 위치 및 포즈에 기초하여 학습된 볼륨 추론 모델을 이용하여 생성되고, 볼륨 추론 모델은 특정 공간 상의 위치 정보 및 시야 방향(viewing direction) 정보를 입력 받아, 색상 값과 볼륨 밀도(volume density) 값을 출력하도록 학습된 모델이다.

본 개시의 일 실시예에 있어서, 합성 이미지가 생성된 뒤, 합성 이미지 내 대상 물체의 변경된 조망 위치와 연관된 정보를 수신하는 단계 및 변경된 조망 위치와 연관된 정보에 기초하여 재생성된 합성 이미지를 디스플레이 상에 출력하는 단계를 더 포함한다.

본 개시의 일 실시예에 있어서, 합성 이미지의 배경에 관한 정보를 수신하는 단계는, 합성 이미지의 배경에 배치될 오브젝트와 연관된 정보를 수신하는 단계를 더 포함하고, 오브젝트와 연관된 정보는, 오브젝트의 촬영 이미지 또는 오브젝트의 핸드 드로잉(hand-drawing) 이미지와 연관된 정보를 포함한다.본 개시의 일 실시예에 따른 합성 이미지 출력 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램이 제공된다.

본 개시의 일 실시예에 따른 장치에 있어서, 통신 모듈, 메모리 및 메모리와 연결되고, 메모리에 포함된 컴퓨터 판독 가능한 적어도 하나의 프로그램을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 적어도 하나의 프로그램은, 대상 물체의 3차원 모델에 대한 인터랙티브 객체 뷰어를 디스플레이 상에 표시하고, 인터랙티브 객체 뷰어를 이용하여 사용자로부터 대상 물체와 연관된 조망 위치에 관한 정보를 수신하고, 사용자로부터 합성 이미지의 배경에 관한 정보를 수신하고, 대상 물체와 연관된 조망 위치에 관한 정보 및 배경에 관한 정보에 기초하여 대상 물체가 특정 배경에 배치된 합성 이미지를 디스플레이 상에 출력하기 위한 명령어들을 포함한다.

본 개시의 다양한 실시예에서, 사용자가 3차원 모델의 회전, 확대, 축소 또는 이동 중 적어도 하나의 표시 제어 기능을 실행함으로써, 사용자가 원하는 대상 물체의 각도와 크기로 합성 이미지를 생성할 수 있다.

본 개시의 다양한 실시예에서, 조망 위치에 관한 정보 및 배경에 관한 정보를 이용하여 합성 이미지를 생성함으로써, 대상 물체를 직접 촬영하기 위해 대상 물체를 촬영할 장소 확보 및 대상 물체의 배치를 선택하는 데 소요되는 시간과 노력을 줄일 수 있다.

본 개시의 다양한 실시예에서, 이미 생성된 이미지에 표시된 배경 이미지, 대상 물체의 각도 또는 배치를 용이하게 변경할 수 있다.

본 개시의 효과는 이상에서 언급한 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자("통상의 기술자"라 함)에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 개시의 실시예들은, 이하 설명하는 첨부 도면들을 참조하여 설명될 것이며, 여기서 유사한 참조 번호는 유사한 요소들을 나타내지만, 이에 한정되지는 않는다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 합성 이미지 생성 인터페이스의 예시를 나타내는 도면이다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 합성 이미지 출력 서비스를 제공하기 위하여, 정보 처리 시스템이 복수의 사용자 단말과 통신 가능하도록 연결된 구성을 나타내는 개요도이다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 사용자 단말 및 정보 처리 시스템의 내부 구성을 나타내는 블록도이다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 프로세서의 내부 구성을 나타내는 블록도이다.
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른 인터랙티브 3차원 모델 뷰어 영역에 3차원 모델이 표시되는 예시를 나타내는 도면이다.
도 6은 본 개시의 일 실시예에 따른 합성 이미지의 배경이 생성되는 화면의 예시를 나타내는 도면이다.
도 7은 본 개시의 일 실시예에 따른 합성 이미지가 생성되는 화면의 예시를 나타내는 도면이다.
도 8은 본 개시의 일 실시예에 따른 합성 이미지 출력 방법을 나타내는 흐름도이다.

이하, 본 개시의 실시를 위한 구체적인 내용을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 다만, 이하의 설명에서는 본 개시의 요지를 불필요하게 흐릴 우려가 있는 경우, 널리 알려진 기능이나 구성에 관한 구체적 설명은 생략하기로 한다.

첨부된 도면에서, 동일하거나 대응하는 구성요소에는 동일한 참조부호가 부여되어 있다. 또한, 이하의 실시예들의 설명에 있어서, 동일하거나 대응되는 구성요소를 중복하여 기술하는 것이 생략될 수 있다. 그러나, 구성요소에 관한 기술이 생략되어도, 그러한 구성요소가 어떤 실시예에 포함되지 않는 것으로 의도되지는 않는다.

개시된 실시예의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 개시는 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 개시가 완전하도록 하고, 본 개시가 통상의 기술자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것일 뿐이다.

본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 개시된 실시예에 대해 구체적으로 설명하기로 한다. 본 명세서에서 사용되는 용어는 본 개시에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 관련 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서, 본 개시에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 개시의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.

본 명세서에서의 단수의 표현은 문맥상 명백하게 단수인 것으로 특정하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 또한, 복수의 표현은 문맥상 명백하게 복수인 것으로 특정하지 않는 한, 단수의 표현을 포함한다. 명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 포함한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다.

또한, 명세서에서 사용되는 '모듈' 또는 '부'라는 용어는 소프트웨어 또는 하드웨어 구성요소를 의미하며, '모듈' 또는 '부'는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만, '모듈' 또는 '부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '모듈' 또는 '부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서, '모듈' 또는 '부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 또는 변수들 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 구성요소들과 '모듈' 또는 '부'들은 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '모듈' 또는 '부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '모듈' 또는 '부'들로 더 분리될 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따르면, '모듈' 또는 '부'는 프로세서 및 메모리로 구현될 수 있다. '프로세서'는 범용 프로세서, 중앙 처리 장치(CPU), 마이크로프로세서, 디지털 신호 프로세서(DSP), 제어기, 마이크로제어기, 상태 머신 등을 포함하도록 넓게 해석되어야 한다. 몇몇 환경에서, '프로세서'는 주문형 반도체(ASIC), 프로그램가능 로직 디바이스(PLD), 필드 프로그램가능 게이트 어레이(FPGA) 등을 지칭할 수도 있다. '프로세서'는, 예를 들어, DSP와 마이크로프로세서의 조합, 복수의 마이크로프로세서들의 조합, DSP 코어와 결합한 하나 이상의 마이크로프로세서들의 조합, 또는 임의의 다른 그러한 구성들의 조합과 같은 처리 디바이스들의 조합을 지칭할 수도 있다. 또한, '메모리'는 전자 정보를 저장 가능한 임의의 전자 컴포넌트를 포함하도록 넓게 해석되어야 한다. '메모리'는 임의 액세스 메모리(RAM), 판독-전용 메모리(ROM), 비-휘발성 임의 액세스 메모리(NVRAM), 프로그램가능 판독-전용 메모리(PROM), 소거-프로그램가능 판독 전용 메모리(EPROM), 전기적으로 소거가능 PROM(EEPROM), 플래쉬 메모리, 자기 또는 광학 데이터 저장장치, 레지스터들 등과 같은 프로세서-판독가능 매체의 다양한 유형들을 지칭할 수도 있다. 프로세서가 메모리로부터 정보를 판독하고/하거나 메모리에 정보를 기록할 수 있다면 메모리는 프로세서와 전자 통신 상태에 있다고 불린다. 프로세서에 집적된 메모리는 프로세서와 전자 통신 상태에 있다.

본 개시에서 '인터랙티브(interactive) 객체 뷰어'는 사용자가 디지털 환경에서 3차원 모델 또는 3차원 객체를 보고(view) 상호 작용할 수 있는 소프트웨어 응용 프로그램 또는 웹 기반 도구를 지칭할 수 있다. 인터랙티브 객체 뷰어를 이용하는 경우, 특정 공간 상에 위치한 대상 물체를 사용자 조작을 통해 다양한 조망 위치에서 확인하는 것이 가능할 수 있다.

본 개시에서 '생성형 인공 신경망 모델(generative artificial neural network model)'은 학습된 데이터와 유사한 새로운 콘텐츠를 생성하도록 설계된 인공지능 모델 클래스를 지칭할 수 있다. 이러한 모델은 이미지, 텍스트, 음악 또는 기타 형식의 데이터와 같은 독창적이고 창의적인 출력을 생성할 수 있다. 특정 작업을 위해 설계된 기존 인공지능 모델과 달리 생성형 인공지능 모델은 더 다재다능하며 다양한 창의적 애플리케이션에 사용할 수 있다. 생성형 인공 신경망 모델로 GAN(Generative Adversarial Network) 모델, 디퓨전(Diffusion) 모델 등이 사용될 수 있다.

본 개시에서, '대상 물체'는 합성 이미지 상에 표현될 실제 물체를 지칭할 수 있다. 대안적으로, '대상 물체'는 실제 물체에 대응되는 디스플레이 상의 객체 또는 가상 공간 상의 객체를 지칭할 수 있다.

도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 합성 이미지 생성 인터페이스(100)의 예시를 나타내는 도면이다. 도시된 바와 같이, 합성 이미지 생성 인터페이스(100)는 3차원 모델 뷰어 영역(110), 배경 설정 영역(120) 및 합성 이미지 출력 영역(130)을 포함할 수 있다.

3차원 모델 뷰어 영역(110)에는 대상 물체의 3차원 모델(112)에 대한 뷰어가 표시될 수 있다. 도 1에는 뷰어에 하나의 3차원 모델(112)이 표시되는 것으로 도시되었으나, 이에 한정되지 않는다. 예를 들어, 복수의 대상 물체와 연관된 복수의 3차원 모델이 뷰어에 표시될 수 있고, 이에 따라 복수의 대상 물체가 표시되는 하나의 합성 이미지가 생성 및 출력될 수 있다.

일 실시예에서, 3차원 모델 뷰어 영역(110)에 표시되는 3차원 모델(112)에 대한 뷰어는 인터랙티브 객체 뷰어일 수 있다. 인터랙티브 3차원 모델 뷰어에는 3차원 모델(112)의 표시 제어가 가능한 것을 나타내는 애니메이션 객체가 표시될 수 있다. 사용자는 사용자 입력(예, 터치, 드래그, 클릭, 더블 클릭, 클릭 앤 드래그 등)을 통해 3차원 모델(112)의 회전, 확대, 축소 또는 이동 중 적어도 하나의 표시 제어 기능을 실행할 수 있다. 3차원 모델(112)에 대한 표시 제어 기능이 실행됨으로써, 3차원 모델(112)은 사용자가 원하는 각도와 크기로 인터랙티브 3차원 모델 뷰어 상에 표시될 수 있다.

사용자는 인터랙티브 3차원 모델 뷰어의 표시 제어 기능을 이용하여 대상 물체와 연관된 조망 위치에 관한 정보를 입력할 수 있다. 예를 들어, 3차원 모델(112)이 3차원 모델 뷰어 상에 표시된 각도와 크기에 기초하여 합성 이미지가 생성될 수 있다. 이에 대해서는 도 5에서 자세히 후술한다.

배경 설정 영역(120)에서는 합성 이미지의 배경에 관한 정보가 입력될 수 있다. 일 실시예에서, 합성 이미지의 배경에 관한 정보는 생성하고자 하는 배경을 설명하는 텍스트 정보일 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 합성 이미지의 배경에 관한 정보는 합성 이미지 생성에 사용할 배경 이미지 파일 주소(예를 들어, URL 주소 등) 또는 3차원 배경 모델 파일 주소(예를 들어, URL 주소 등)를 포함할 수 있다. 이와 달리, 배경 설정 영역(120)에서 합성 이미지 생성에 사용할 배경 이미지 파일 또는 3차원 배경 모델 파일이 직접 업로드될 수 있다.

합성 이미지 출력 영역(130)에는 대상 물체에 대한 하나 또는 그 이상의 합성 이미지가 출력될 수 있다. 일 실시예에서, 합성 이미지는 대상 물체와 연관된 조망 위치에 관한 정보 및 배경에 관한 정보(예를 들어, 배경 설정 영역(120)에 입력된 정보)에 기초하여 생성될 수 있다. 예를 들어, 합성 이미지는 합성 이미지의 배경에 관한 정보에 기초하여 생성된 다양한 배경에 조망 위치에서 바라본 대상 물체가 합성된 이미지일 수 있다. 사용자는 합성 이미지 출력 영역(130)에 표시되는 다양한 합성 이미지 중 하나를 선택하여 사용하거나, 동일한 조건으로 합성 이미지를 추가로 생성하거나, 합성 이미지 생성 조건을 변경하여 합성 이미지를 추가로 생성할 수 있다.

추가적으로 또는 대안적으로, 합성 이미지는 합성 이미지의 조명 설정에 관한 정보에 더 기초하여 생성될 수 있다. 예를 들어, 조명 설정에 관한 정보는 3차원 모델(112)에 조사되는 가상의 조명 옵션 또는 특정 조명 옵션과 연관된 프리셋(preset) 정보를 포함할 수 있다. 가령, 조명 설정에 관한 정보로서 '기본 조명'이 입력되는 경우 자연광을 모델링한 가상 조명이 대상 물체에 조사된 것처럼 합성 이미지가 생성될 수 있고, '스튜디오 조명'이 입력되는 경우 하나 이상의 조명의 위치 및/또는 세기가 모델링된 가상의 스튜디오 환경에 대상 물체가 위치한 것처럼 합성 이미지가 생성될 수 있다. 이를 통해, 대상 물체가 다양한 조명 환경에서 촬영된 것처럼 다양한 종류의 합성 이미지가 생성될 수 있다.

추가적으로 또는 대안적으로, 대상 물체의 3차원 모델(112)과 연관되어 미리 저장된 정보에 더 기초하여 합성 이미지가 생성될 수 있다. 이 때, 미리 저장된 정보는 대상 물체의 크기, 재료, 무게, 배치 방식 등과 연관된 정보를 포함할 수 있다. 대상 물체의 3차원 모델(112)과 연관되어 미리 저장된 정보는 사용자에 의해 변경될 수 있다.

예를 들어, 대상 물체의 배치 방식과 연관된 정보는 대상 물체가 바닥에 배치되는지, 특정 오브젝트(예를 들어, 테이블) 위에 배치되는지, 공중에 배치되는지 여부에 관한 정보를 포함할 수 있다. 가령, 대상 물체가 바닥에 배치되는 것으로 미리 저장된 경우 대상 물체가 바닥에 배치되도록 합성 이미지가 생성될 수 있다. 다른 예에서, 대상 물체의 크기 정보에 기초하여 배경 이미지 내에 표시될 다른 오브젝트의 종류 또는 크기가 결정될 수 있다.

일 실시예에서, 합성 이미지는 생성형 인공 신경망 모델(generative artificial neural network model)을 이용하여 생성될 수 있다. 예를 들어, 대상 물체와 연관된 조망 위치에 관한 정보 및 대상 물체의 3차원 모델, 또는 조망 위치에서 바라본 대상 물체의 이미지가 생성형 인공 신경망 모델의 제1 입력으로 사용되고, 합성 이미지의 배경에 관한 정보가 생성형 인공 신경망 모델의 제2 입력으로 사용될 수 있다. 추가적으로, 합성 이미지의 조명 설정에 관한 정보 및/또는 대상 물체의 3차원 모델(112)과 연관되어 미리 저장된 정보가 생성형 인공 신경망 모델의 제3 입력으로 사용될 수 있다.

도 1에 도시된 합성 이미지 생성 인터페이스(100) 내 각 구성은 예시적인 것으로 이에 한정되지 않는다. 합성 이미지 생성 인터페이스(100)에 포함된 영역 등은 위치나 형태가 도 1에 도시된 것과 상이하게 구성될 수 있으며, 다른 구성(예를 들어, 유사 이미지 재생성을 위한 시각적 객체, 조명 설정 영역, 배치 방식 설정 영역 등)을 추가적으로 포함하거나 일부 구성이 생략될 수 있다.

도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 합성 이미지 출력 서비스를 제공하기 위하여, 정보 처리 시스템(230)이 복수의 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3)과 통신 가능하도록 연결된 구성을 나타내는 개요도이다. 정보 처리 시스템(230)은 합성 이미지 출력 서비스를 제공할 수 있는 시스템(들)을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 정보 처리 시스템(230)은 합성 이미지 출력 서비스와 관련된 컴퓨터 실행 가능한 프로그램(예를 들어, 다운로드 가능한 애플리케이션) 및 데이터를 저장, 제공 및 실행할 수 있는 하나 이상의 서버 장치 및/또는 데이터베이스, 또는 클라우드 컴퓨팅 서비스 기반의 하나 이상의 분산 컴퓨팅 장치 및/또는 분산 데이터베이스를 포함할 수 있다.

정보 처리 시스템(230)에 의해 제공되는 합성 이미지 출력 서비스는 복수의 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3)의 각각에 설치된 애플리케이션 등을 통해 사용자에게 제공될 수 있다.

복수의 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3)은 네트워크(220)를 통해 정보 처리 시스템(230)과 통신할 수 있다. 네트워크(220)는 복수의 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3)과 정보 처리 시스템(230) 사이의 통신이 가능하도록 구성될 수 있다. 네트워크(220)는 설치 환경에 따라, 예를 들어, 이더넷(Ethernet), 유선 홈 네트워크(Power Line Communication), 전화선 통신 장치 및 RS-serial 통신 등의 유선 네트워크, 이동통신망, WLAN(Wireless LAN), Wi-Fi, Bluetooth 및 ZigBee 등과 같은 무선 네트워크 또는 그 조합으로 구성될 수 있다. 통신 방식은 제한되지 않으며, 네트워크(220)가 포함할 수 있는 통신망(일례로, 이동통신망, 유선 인터넷, 무선 인터넷, 방송망, 위성망 등)을 활용하는 통신 방식뿐 아니라 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3) 사이의 근거리 무선 통신 역시 포함될 수 있다.

예를 들어, 복수의 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3)은 네트워크(220)를 통해 정보 처리 시스템(230)으로 요청(request)을 전송하고, 정보 처리 시스템(230)은 이를 수신한 뒤 요청에 상응하는 응답(response)을 복수의 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3)로 전송할 수 있다. 가령, 사용자 단말(210_1)에서 대상 물체와 연관된 조망 위치에 관한 정보, 합성 이미지의 배경에 관한 정보 및 합성 이미지 생성/출력 요청을 정보 처리 시스템(230)에 전송하면(요청), 정보 처리 시스템(230)은 수신한 정보 및 요청에 기초하여 합성 이미지를 생성하고 사용자 단말(210_1)에 전송할 수 있다(응답).

도 2에서 휴대폰 단말(210_1), 태블릿 단말(210_2) 및 PC 단말(210_3)이 사용자 단말의 예로서 도시되었으나, 이에 한정되지 않으며, 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3)은 유선 및/또는 무선 통신이 가능하고 합성 이미지 생성/출력 애플리케이션 등이 설치되어 실행될 수 있는 임의의 컴퓨팅 장치일 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말은, 의료기기, 스마트폰, 휴대폰, 내비게이션, 컴퓨터, 노트북, 디지털방송용 단말, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), 태블릿 PC, 게임 콘솔(game console), 웨어러블 디바이스(wearable device), IoT(internet of things) 디바이스, VR(virtual reality) 디바이스, AR(augmented reality) 디바이스 등을 포함할 수 있다. 또한, 도 2에는 3개의 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3)이 네트워크(220)를 통해 정보 처리 시스템(230)과 통신하는 것으로 도시되어 있으나, 이에 한정되지 않으며, 상이한 수의 사용자 단말이 네트워크(220)를 통해 정보 처리 시스템(230)과 통신하도록 구성될 수도 있다.

도 2에서는 정보 처리 시스템이 합성 이미지를 생성하여 사용자 단말에게 제공하는 것으로 설명되었으나, 이에 한정되지 않는다. 예를 들어, 사용자 단말이 정보 처리 시스템과 통신하지 않고, 합성 이미지를 직접 생성할 수 있다.

도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 사용자 단말(210) 및 정보 처리 시스템(230)의 내부 구성을 나타내는 블록도이다. 사용자 단말(210)은 합성 이미지 생성/출력 애플리케이션 등이 실행 가능하고 유/무선 통신이 가능한 임의의 컴퓨팅 장치를 지칭할 수 있으며, 예를 들어, 도 2의 휴대폰 단말(210_1), 태블릿 단말(210_2), PC 단말(210_3) 등을 포함할 수 있다. 도시된 바와 같이, 사용자 단말(210)은 메모리(312), 프로세서(314), 통신 모듈(316) 및 입출력 인터페이스(318)를 포함할 수 있다. 이와 유사하게, 정보 처리 시스템(230)은 메모리(332), 프로세서(334), 통신 모듈(336) 및 입출력 인터페이스(338)를 포함할 수 있다. 도 3에 도시된 바와 같이, 사용자 단말(210) 및 정보 처리 시스템(230)은 각각의 통신 모듈(316, 336)을 이용하여 네트워크(220)를 통해 정보 및/또는 데이터를 통신할 수 있도록 구성될 수 있다. 또한, 입출력 장치(320)는 입출력 인터페이스(318)를 통해 사용자 단말(210)에 정보 및/또는 데이터를 입력하거나 사용자 단말(210)로부터 생성된 정보 및/또는 데이터를 출력하도록 구성될 수 있다.

메모리(312, 332)는 비-일시적인 임의의 컴퓨터 판독 가능한 기록매체를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 메모리(312, 332)는 ROM(read only memory), 디스크 드라이브, SSD(solid state drive), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같은 비소멸성 대용량 저장 장치(permanent mass storage device)를 포함할 수 있다. 다른 예로서, ROM, SSD, 플래시 메모리, 디스크 드라이브 등과 같은 비소멸성 대용량 저장 장치는 메모리와는 구분되는 별도의 영구 저장 장치로서 사용자 단말(210) 또는 정보 처리 시스템(230)에 포함될 수 있다. 또한, 메모리(312, 332)에는 운영체제와 적어도 하나의 프로그램 코드(예를 들어, 합성 이미지 생성/출력 애플리케이션 등을 위한 코드)가 저장될 수 있다.

이러한 소프트웨어 구성요소들은 메모리(312, 332)와는 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체로부터 로딩될 수 있다. 이러한 별도의 컴퓨터에서 판독가능한 기록매체는 이러한 사용자 단말(210) 및 정보 처리 시스템(230)에 직접 연결가능한 기록 매체를 포함할 수 있는데, 예를 들어, 플로피 드라이브, 디스크, 테이프, DVD/CD-ROM 드라이브, 메모리 카드 등의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체를 포함할 수 있다. 다른 예로서, 소프트웨어 구성요소들은 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체가 아닌 통신 모듈(316, 336)을 통해 메모리(312, 332)에 로딩될 수도 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 프로그램은 개발자들 또는 애플리케이션의 설치 파일을 배포하는 파일 배포 시스템이 네트워크(220)를 통해 제공하는 파일들에 의해 설치되는 컴퓨터 프로그램(예를 들어, 합성 이미지 생성/출력 애플리케이션 등)에 기반하여 메모리(312, 332)에 로딩될 수 있다.

프로세서(314, 334)는 기본적인 산술, 로직 및 입출력 연산을 수행함으로써, 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리하도록 구성될 수 있다. 명령은 메모리(312, 332) 또는 통신 모듈(316, 336)에 의해 프로세서(314, 334)로 제공될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(314, 334)는 메모리(312, 332)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 수신되는 명령을 실행하도록 구성될 수 있다.

통신 모듈(316, 336)은 네트워크(220)를 통해 사용자 단말(210)과 정보 처리 시스템(230)이 서로 통신하기 위한 구성 또는 기능을 제공할 수 있으며, 사용자 단말(210) 및/또는 정보 처리 시스템(230)이 다른 사용자 단말 또는 다른 시스템(일례로 별도의 클라우드 시스템 등)과 통신하기 위한 구성 또는 기능을 제공할 수 있다. 일례로, 사용자 단말(210)의 프로세서(314)가 메모리(312) 등과 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 생성한 요청 또는 데이터는 통신 모듈(316)의 제어에 따라 네트워크(220)를 통해 정보 처리 시스템(230)으로 전달될 수 있다. 역으로, 정보 처리 시스템(230)의 프로세서(334)의 제어에 따라 제공되는 제어 신호나 명령이 통신 모듈(336)과 네트워크(220)를 거쳐 사용자 단말(210)의 통신 모듈(316)을 통해 사용자 단말(210)에 수신될 수 있다.

입출력 인터페이스(318)는 입출력 장치(320)와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 일 예로서, 입력 장치는 오디오 센서 및/또는 이미지 센서를 포함한 카메라, 키보드, 마이크로폰, 마우스 등의 장치를, 그리고 출력 장치는 디스플레이, 스피커, 햅틱 피드백 디바이스(haptic feedback device) 등과 같은 장치를 포함할 수 있다. 다른 예로, 입출력 인터페이스(318)는 터치스크린 등과 같이 입력과 출력을 수행하기 위한 구성 또는 기능이 하나로 통합된 장치와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 도 3에서는 입출력 장치(320)가 사용자 단말(210)에 포함되지 않도록 도시되어 있으나, 이에 한정되지 않으며, 사용자 단말(210)과 하나의 장치로 구성될 수 있다. 또한, 정보 처리 시스템(230)의 입출력 인터페이스(338)는 정보 처리 시스템(230)과 연결되거나 정보 처리 시스템(230)이 포함할 수 있는 입력 또는 출력을 위한 장치(미도시)와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 도 3에서는 입출력 인터페이스(318, 338)가 프로세서(314, 334)와 별도로 구성된 요소로서 도시되었으나, 이에 한정되지 않으며, 입출력 인터페이스(318, 338)가 프로세서(314, 334)에 포함되도록 구성될 수 있다.

사용자 단말(210) 및 정보 처리 시스템(230)은 도 3의 구성요소들보다 더 많은 구성요소들을 포함할 수 있다. 그러나, 대부분의 종래 기술적 구성요소들을 명확하게 도시할 필요성은 없다. 일 실시예에서, 사용자 단말(210)은 상술된 입출력 장치(320) 중 적어도 일부를 포함하도록 구현될 수 있다. 또한, 사용자 단말(210)은 트랜시버(transceiver), GPS(Global Positioning system) 모듈, 카메라, 각종 센서, 데이터베이스 등과 같은 다른 구성요소들을 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(210)이 스마트폰인 경우, 일반적으로 스마트폰이 포함하고 있는 구성요소를 포함할 수 있으며, 예를 들어, 가속도 센서, 자이로 센서, 마이크 모듈, 카메라 모듈, 각종 물리적인 버튼, 터치패널을 이용한 버튼, 입출력 포트, 진동을 위한 진동기 등의 다양한 구성요소들이 사용자 단말(210)에 더 포함되도록 구현될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 사용자 단말(210)의 프로세서(314)는 합성 이미지 생성/출력 서비스를 제공하는 애플리케이션 또는 웹 브라우저 애플리케이션이 동작하도록 구성될 수 있다. 이 때, 해당 애플리케이션과 연관된 프로그램 코드가 사용자 단말(210)의 메모리(312)에 로딩될 수 있다. 애플리케이션이 동작되는 동안에, 사용자 단말(210)의 프로세서(314)는 입출력 장치(320)로부터 제공된 정보 및/또는 데이터를 입출력 인터페이스(318)를 통해 수신하거나 통신 모듈(316)을 통해 정보 처리 시스템(230)으로부터 정보 및/또는 데이터를 수신할 수 있으며, 수신된 정보 및/또는 데이터를 처리하여 메모리(312)에 저장할 수 있다. 또한, 이러한 정보 및/또는 데이터는 통신 모듈(316)을 통해 정보 처리 시스템(230)에 제공될 수 있다.

애플리케이션이 동작되는 동안에, 프로세서(314)는 입출력 인터페이스(318)와 연결된 터치 스크린, 키보드, 오디오 센서 및/또는 이미지 센서를 포함한 카메라, 마이크로폰 등의 입력 장치를 통해 입력되거나 선택된 음성 데이터, 텍스트, 이미지, 영상 등을 수신할 수 있으며, 수신된 음성 데이터, 텍스트, 이미지 및/또는 영상 등을 메모리(312)에 저장하거나 통신 모듈(316) 및 네트워크(220)를 통해 정보 처리 시스템(230)에 제공할 수 있다.

사용자 단말(210)의 프로세서(314)는 정보 및/또는 데이터를 입출력 인터페이스(318)를 통해 입출력 장치(320)로 전송하여, 출력할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(210)의 프로세서(314)는 디스플레이 출력 가능 장치(예: 터치 스크린, 디스플레이 등), 음성 출력 가능 장치(예: 스피커) 등의 출력 장치(320)를 통해 처리된 정보 및/또는 데이터를 출력할 수 있다.

정보 처리 시스템(230)의 프로세서(334)는 복수의 사용자 단말(210) 및/또는 복수의 외부 시스템으로부터 수신된 정보 및/또는 데이터를 관리, 처리 및/또는 저장하도록 구성될 수 있다. 프로세서(334)에 의해 처리된 정보 및/또는 데이터는 통신 모듈(336) 및 네트워크(220)를 통해 사용자 단말(210)에 제공될 수 있다.

도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 프로세서(400)의 내부 구성을 나타내는 블록도이다. 도시된 바와 같이, 프로세서(400)(예를 들어, 도 3의 사용자 단말의 프로세서(314) 또는 정보 처리 시스템의 프로세서(334))는 3차원 모델 표시부(410), 프롬프트 입력부(420), 이미지 생성부(430) 등을 포함할 수 있다.

3차원 모델 표시부(410)는 대상 물체의 3차원 모델에 대한 뷰어(예를 들어, 인터랙티브 객체 뷰어)를 디스플레이 상에 표시할 수 있다. 일 실시예에서, 3차원 모델은 특정 공간 상에 위치한 대상 물체를 서로 다른 방향에서 촬영한 복수의 이미지, 복수의 이미지 각각에 대해 추정된 각 이미지가 촬영된 위치 및 포즈에 기초하여 학습된 볼륨 추론 모델을 이용하여 생성된 것일 수 있다. 이 때, 볼륨 추론 모델은 특정 공간 상의 위치 정보 및 시야 방향(viewing direction) 정보를 입력 받아, 색상 값과 볼륨 밀도(volume density) 값을 출력하도록 학습된 모델일 수 있다.

3차원 모델 표시부(410)는 인터랙티브 객체 뷰어를 이용하여 사용자로부터 대상 물체와 연관된 조망 위치에 관한 정보를 수신할 수 있다. 일 실시예에서, 3차원 모델 표시부(410)는 인터랙티브 객체 뷰어 상에 표시되는 대상 물체의 조망 위치를 제1 조망 위치에서 제2 조망 위치로 변경하기 위한 사용자 입력을 수신할 수 있다. 이후, 제2 조망 위치가 대상 물체와 연관된 조망 위치로 결정될 수 있다.

프롬프트 입력부(420)는 사용자로부터 합성 이미지의 배경에 관한 정보를 수신할 수 있다. 예를 들어, 합성 이미지의 배경에 관한 정보는 생성하고자 하는 배경을 설명하는 텍스트 정보일 수 있다. 대안적으로, 합성 이미지의 배경에 관한 정보는 배경 이미지 또는 배경 공간 3차원 모델 파일이 저장된 위치 정보일 수 있다.

일 실시예에서, 합성 이미지의 배경에 관한 정보는, 합성 이미지의 배경에 배치될 오브젝트와 연관된 정보를 포함할 수 있다. 이 때, 합성 이미지의 배경에 배치될 오브젝트와 연관된 정보는, 오브젝트의 촬영 이미지 또는 오브젝트의 핸드 드로잉(hand-drawing) 이미지와 연관된 정보를 포함할 수 있다.

추가적으로, 프롬프트 입력부(420)는 사용자로부터 합성 이미지의 조명 설정에 관한 정보 및/또는 대상 물체의 배치 방식에 관한 정보를 더 수신할 수 있다. 이 때, 대상 물체의 배치 방식에 관한 정보는 대상 물체의 3차원 모델과 연관되어 미리 저장된 것일 수 있다.

이미지 생성부(430)는 3차원 모델 표시부(410)에서 수신된 대상 물체와 연관된 조망 위치에 관한 정보 및 프롬프트 입력부(420)를 통해 수신된 배경에 관한 정보에 기초하여 합성 이미지를 생성할 수 있다. 이 때, 생성된 합성 이미지는, 배경에 관한 정보에 기초하여 생성된 배경에 조망 위치에서 바라본 대상 물체가 합성된 이미지일 수 있다.

이미지 생성부(430)는 프롬프트 입력부(420)에서 조명 설정에 관한 정보 및/또는 대상 물체의 배치 방식에 관한 정보를 수신하는 것에 응답하여, 조명 설정에 관한 정보 및/또는 대상 물체의 배치 방식에 관한 정보에 더 기초하여 합성 이미지를 생성할 수 있다.

일 실시예에서, 이미지 생성부(430)는 생성형 인공 신경망 모델(generative artificial neural network model)을 이용하여 합성 이미지를 생성할 수 있다. 예를 들어, 대상 물체와 연관된 조망 위치에 관한 정보 및 대상 물체의 3차원 모델, 또는 조망 위치에서 바라본 대상 물체의 이미지가 생성형 인공 신경망 모델의 제1 입력으로 사용되고, 합성 이미지의 배경에 관한 정보가 생성형 인공 신경망 모델의 제2 입력으로 사용될 수 있다.

일 실시예에서, 이미지 생성부(430)는 합성 이미지가 생성된 뒤 수신한,합성 이미지 내 대상 물체의 변경된 조망 위치와 연관된 정보에 기초하여 합성 이미지를 재생성할 수 있다.

도 4에 도시된 프로세서(400)의 내부 구성은 예시일 뿐이며, 일부 실시예에서는 도시한 내부 구성 외 다른 구성을 추가로 포함할 수 있으며, 일부 구성이 생략될 수도 있다. 예를 들어, 프로세서(400)가 도 3의 정보 처리 시스템의 프로세서(334)이고, 위 내부 구성 중 일부가 생략되는 경우, 사용자 단말의 프로세서(314)가 생략된 일부 내부 구성의 기능을 수행하도록 구성될 수 있다. 또한, 도 4에서 프로세서(400)의 내부 구성을 기능별로 구분하여 설명하였으나, 반드시 물리적으로 구분되는 것을 의미하지 않는다. 3차원 모델 표시부(410), 프롬프트 입력부(420), 이미지 생성부(430)는 구분되어 상술되었으나, 이는 발명의 이해를 돕기 위한 것으로서, 이에 한정되지 않는다.

도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른 인터랙티브 3차원 모델 뷰어 영역(512, 522)에 3차원 모델이 표시되는 예시를 나타내는 도면이다. 일 실시예에서, 인터랙티브 3차원 모델 뷰어 영역(512, 522)에 표시되는 3차원 모델은 특정 공간 상에 위치한 대상 물체를 서로 다른 방향에서 촬영한 복수의 이미지, 복수의 이미지 각각에 대해 추정된 각 이미지가 촬영된 위치 및 포즈에 기초하여 학습된 볼륨 추론 모델을 이용하여 생성된 모델일 수 있다. 이 때, 볼륨 추론 모델은 특정 공간 상의 위치 정보 및 시야 방향(viewing direction) 정보를 입력 받아, 색상 값과 볼륨 밀도(volume density) 값을 출력하도록 학습된 모델일 수 있다.

제1 동작(510)은 제1 조망 위치에서 대상 물체가 조망될 때 3차원 모델이 표시되는 예시를 나타낸다. 제1 조망 위치는 3차원 모델과 연관되어 미리 저장된 정보로서 3차원 모델과 연관된 조망 위치의 기본(default) 위치이거나, 사용자에 의해 기본 위치로부터 변경된 조망 위치일 수 있다.

제1 영역(512) 내 인터랙티브 3차원 모델 뷰어에는 3차원 모델의 표시 제어가 가능한 것을 나타내는 애니메이션 객체가 표시될 수 있다. 사용자는 인터랙티브 3차원 모델 뷰어를 통해 3차원 모델의 회전, 확대, 축소 중 적어도 하나의 표시 제어 기능을 실행할 수 있다.

제2 동작(520)은 대상 물체의 조망 위치를 제1 조망 위치에서 제2 조망 위치로 변경하기 위한 사용자 입력(514)(즉, 사용자의 회전 제어 입력)을 수신하는 것에 응답하여, 제2 영역(522)에 제2 조망 위치에서 대상 물체가 조망될 때의 3차원 모델이 표시되는 예시를 나타낸다. 즉, 제2 조망 위치가 대상 물체와 연관된 조망 위치로 결정될 수 있고, 결정된 조망 위치에 따라 추후 합성 이미지가 생성될 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 대상 물체의 크기를 변경하기 위한 사용자 입력을 수신하는 것에 응답하여 제2 영역(522)에 확대 또는 축소된 3차원 모델이 표시될 수 있고, 변경된 대상 물체의 크기에 따라 추후 합성 이미지가 생성될 수 있다.

도 5에서 도시되고 설명된 것과 달리, 합성 이미지에 3차원 모델(또는, 대상 물체)이 표시되는 크기 및/또는 조망 위치는 인터랙티브 객체 뷰어를 통한 결정 방식에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 사용자는 3차원 좌표값을 입력하거나 복수의 프리셋(예를 들어, '측면도', '정면도', '사시도' 등) 중 하나를 선택함으로써 3차원 모델의 조망 위치를 결정하거나, 확대/축소 비율 값을 입력함으로써 3차원 모델을 확대 또는 축소할 수 있다.

도 6은 본 개시의 일 실시예에 따른 합성 이미지의 배경이 생성되는 화면(600)의 예시를 나타내는 도면이다. 일 실시예에서, 사용자는 입력 영역(610)에 합성 이미지의 배경에 관한 정보를 입력하고, 합성 이미지의 배경은 입력된 배경에 관한 정보에 기초하여 생성될 수 있다. 이 때, 합성 이미지의 배경에 관한 정보는 생성하고자 하는 배경을 설명하는 텍스트 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 배경을 설명하는 텍스트 정보는 배경의 색상, 질감, 사용 재료(벽지, 금속 등), 데코레이션 요소(가구 등), 날씨 조건, 자연 요소(나무, 구름 등), 후처리 효과(피사계 심도, 블러 효과, 렌즈 플레어 등) 중 적어도 일부를 설명하는 텍스트를 포함할 수 있다.

추가적으로 또는 대안적으로, 배경에 관한 정보는 합성 이미지 생성에 사용할 배경 이미지와 연관된 정보 또는 3차원 배경 공간 모델과 연관된 정보(예를 들어, 이미지 또는 3차원 모델의 URL 주소 등)를 포함할 수 있다. 이와 달리, 사용자는 사용될 배경 이미지, 3차원 모델과 별도로 배경에 배치될 추가 오브젝트 또는 3차원 배경 공간 모델을 직접 업로드할 수도 있다. 예를 들어, 사용자는 배경에 배치될 추가 오브젝트가 촬영된 이미지 또는 추가 오브젝트와 연관된 핸드 드로잉(hand-drawing) 이미지 등을 직접 업로드하거나, 이와 연관된 정보를 입력할 수 있다. 이 때, 핸드 드로잉 이미지는 이미지 변환 신경망 모델 등을 통해 변형된 뒤 배경에 배치될 수 있다. 가령, 꽃 형상의 핸드 드로잉 이미지가 입력되는 경우, 핸드 드로잉 이미지가 이미지 변환 신경망 모델 등을 통해 채색되거나 꽃의 실사 이미지와 유사하게 변환된 뒤, 배경에 배치될 수 있다.

대안적으로, 합성 이미지의 배경은 사용자가 생성된 합성 이미지와 연관된 정보를 입력하거나, 생성된 합성 이미지를 업로드함으로써 생성될 수 있다. 예를 들어, 기 생성된 합성 이미지로부터 배경 정보가 추출되고, 이에 기초하여 기 생성된 합성 이미지의 배경과 동일하거나 유사한 배경이 생성될 수 있다. 이를 통해, 사용자는 기 생성된 합성 이미지의 배경을 그대로 활용하면서 대상 물체의 조망 위치, 배치, 크기 등을 변경할 수 있다.

사용자는 프리셋 영역(620)에 표시된 복수의 사전 정의된 텍스트 아이템 중 적어도 하나를 선택함으로써, 배경에 관한 정보를 입력할 수 있다. 예를 들어, 프리셋 영역(620)에 표시된 사전 정의된 텍스트 아이템은 합성 이미지를 생성할 때 사용 빈도가 높은 순으로 나열된 것일 수 있다.

배경에 관한 정보가 입력된 뒤 배경 생성 버튼(630)을 선택하는 사용자 입력을 수신하는 것에 응답하여 하나 이상의 배경이 생성되고, 생성된 하나 이상의 배경이 생성 배경 표시 영역(640)에 표시될 수 있다.

일 실시예에서, 사용자는 생성된 배경의 적어도 일부에 대해 배경에 관한 정보를 추가로 입력하거나 수정함으로써, 생성된 배경의 적어도 일부를 변경할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 프리셋 영역(620)의 '현대 건축물'을 선택함으로써 배경이 생성된 뒤, 생성 배경 표시 영역(640) 내 하나의 배경을 선택하여 '책상 위' 프리셋을 추가하는 경우, 선택된 배경에 한해 '현대 건축물'과 '책상 위' 옵션을 모두 충족하도록 배경이 변경될 수 있다.

사용자는 생성 배경 표시 영역(640)에 표시된 복수의 배경 이미지 중 하나를 선택하여 합성 이미지를 생성할 수 있다.

도 7은 본 개시의 일 실시예에 따른 합성 이미지가 생성되는 화면(700)의 예시를 나타내는 도면이다. 예를 들어, 화면(700)은 하나 이상의 합성 이미지가 출력되는 합성 이미지 출력 영역(710) 및 유사 이미지 재생성 버튼(720)을 포함할 수 있다.

합성 이미지 출력 영역(710)에 표시되는 하나 이상의 합성 이미지는, 배경에 관한 정보에 기초하여 생성된 하나 이상의 배경(예를 들어, 도 6의 생성 배경 표시 영역(640) 내 표시된 배경)을 이용하여 생성된 것일 수 있다.

추가적으로, 합성 이미지는 합성 이미지의 조명 설정에 관한 정보 및/또는 대상 물체의 배치 방식에 관한 정보에 더 기초하여 생성될 수 있다. 이 때, 합성 이미지의 조명 설정에 관한 정보 및/또는 대상 물체의 배치 방식에 관한 정보는 사용자로부터 수신한 정보이거나, 대상 물체의 3차원 모델과 연관되어 미리 저장된 정보일 수 있다.

일 실시예에서, 합성 이미지는 생성형 인공 신경망 모델(generative artificial neural network model)을 이용하여 생성될 수 있다. 예를 들어, 대상 물체와 연관된 조망 위치에 관한 정보 및 대상 물체의 3차원 모델, 또는 조망 위치에서 바라본 대상 물체의 이미지가 생성형 인공 신경망 모델의 제1 입력으로 사용되고, 합성 이미지의 배경에 관한 정보가 생성형 인공 신경망 모델의 제2 입력으로 사용될 수 있다. 추가적으로, 합성 이미지의 조명 설정에 관한 정보 및/또는 대상 물체의 배치 방식에 관한 정보가 생성형 인공 신경망 모델의 제3 입력으로 사용될 수 있다.

사용자가 합성 이미지 출력 영역(710)에 표시된 합성 이미지의 전부 또는 일부에 대해 유사 이미지 재생성 버튼(720)을 선택함으로써, 생성된 합성 이미지의 전부 또는 일부와 유사한 유사 이미지를 생성할 수 있다. 유사 이미지는 합성 이미지 출력 영역(710)에 추가적으로 표시되거나, 합성 이미지 출력 영역(710) 내 합성 이미지의 전부 또는 일부를 대체하여 표시될 수 있다. 이 때, 유사 이미지는 합성 이미지를 생성하기 위해 기 입력된 정보에 기초하여 생성형 인공 신경망 모델을 이용하여 생성된 이미지일 수 있다.

이와 달리, 사용자는 기 입력된 정보를 수정하거나 추가 정보를 입력하고 재생성 버튼을 선택함으로써, 수정된 정보 또는 추가 정보에 더 기초하여 합성 이미지가 재생성될 수도 있다. 예를 들어, 사용자는 합성 이미지가 생성된 뒤 합성 이미지의 배경은 그대로 유지하고 대상 물체와 연관된 조망 위치만을 변경하기를 희망할 수 있다. 이 경우, 사용자가 변경된 조망 위치와 연관된 정보를 추가로 입력하고 재생성 버튼을 선택함으로써, 변경된 조망 위치와 연관된 정보에 더 기초하여 합성 이미지가 재생성될 수 있다. 가령, 사용자가 '3D 모델을 바닥에 맞게 우측으로 90도 돌려줘'라는 텍스트 프롬프트(변경된 조망 위치와 연관된 정보)를 추가로 입력하고 재생성 버튼을 선택하는 경우, 기존 생성된 합성 이미지에서 배경은 그대로 유지된 채 대상 물체가 우측으로 90도 회전된 변경된 합성 이미지가 생성될 수 있다. 이러한 방식에 한정되지 않고, 합성 이미지 출력 영역(710)은 인터랙티브 뷰어 형태로 합성 이미지를 출력하고, 사용자는 인터랙티브 뷰어를 통해 합성 이미지 내 대상 물체의 회전, 확대, 축소 중 적어도 하나의 표시 제어 기능을 실행함으로써 변경된 조망 위치와 연관된 정보를 입력하여, 변경된 합성 이미지가 생성될 수 있다.

추가적으로, 합성 이미지 출력 영역(710) 내 합성 이미지의 각각이 인터랙티브 객체 뷰어를 통해 표시됨으로써, 합성 이미지가 수정될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 합성 이미지 내 대상 물체를 선택한 뒤 회전, 확대, 축소, 위치 변경 중 적어도 하나의 표시 제어 기능을 수행함으로써 합성 이미지 내에서 대상 물체의 조망 위치, 배치, 크기 등이 변경될 수 있다.

도 5 내지 7에서 도시되고 설명된 화면 내 각 구성은 예시적인 것으로 이에 한정되지 않는다. 각 화면에서 표시된 영역 등은 위치나 형태가 도 5 내지 7에 도시된 것과 상이하게 구성될 수 있으며, 다른 구성을 추가적으로 포함하거나 일부 구성이 생략될 수 있다.

도 8은 본 개시의 일 실시예에 따른 합성 이미지 출력 방법(800)을 나타내는 흐름도이다. 방법(800)은 적어도 하나의 프로세서(예를 들어, 사용자 단말의 프로세서, 정보 처리 시스템의 프로세서 또는 합성 이미지 출력 장치의 프로세서 등)에 의해 수행될 수 있다.

방법(800)은 프로세서가 대상 물체의 3차원 모델에 대한 인터랙티브 객체 뷰어를 디스플레이 상에 표시함으로써 개시될 수 있다(S810). 일 실시예에서, 3차원 모델은, 특정 공간 상에 위치한 대상 물체를 서로 다른 방향에서 촬영한 복수의 이미지, 복수의 이미지 각각에 대해 추정된 각 이미지가 촬영된 위치 및 포즈에 기초하여 학습된 볼륨 추론 모델을 이용하여 생성될 수 있다. 이 때, 볼륨 추론 모델은 특정 공간 상의 위치 정보 및 시야 방향(viewing direction) 정보를 입력 받아, 색상 값과 볼륨 밀도(volume density) 값을 출력하도록 학습된 모델일 수 있다.

이후, 프로세서는 인터랙티브 객체 뷰어를 이용하여 사용자로부터 대상 물체와 연관된 조망 위치에 관한 정보를 수신할 수 있다(S820). 일 실시예에서, 프로세서는 인터랙티브 객체 뷰어 상에 표시되는 대상 물체의 조망 위치를 제1 조망 위치에서 제2 조망 위치로 변경하기 위한 사용자 입력을 수신하고, 제2 조망 위치가 대상 물체와 연관된 조망 위치로 결정될 수 있다.

이후, 프로세서는 사용자로부터 합성 이미지의 배경에 관한 정보를 수신할 수 있다(S830). 이 때, 합성 이미지의 배경에 관한 정보는 생성하고자 하는 배경을 설명하는 텍스트 정보일 수 있다. 일 실시예에서, 프로세서는 합성 이미지의 배경에 배치될 오브젝트와 연관된 정보를 수신할 수 있다. 이 때, 합성 이미지의 배경에 배치될 오브젝트와 연관된 정보는, 오브젝트의 촬영 이미지 또는 오브젝트의 핸드 드로잉(hand-drawing) 이미지와 연관된 정보를 포함할 수 있다.

이후, 프로세서는 대상 물체와 연관된 조망 위치에 관한 정보 및 배경에 관한 정보에 기초하여 생성된 합성 이미지를 디스플레이 상에 출력할 수 있다(S840). 일 실시예에서, 프로세서가 사용자로부터 합성 이미지의 조명 설정에 관한 정보를 수신하고, 합성 이미지는 조명 설정에 더 기초하여 생성될 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 프로세서가 사용자로부터 대상 물체의 배치 방식에 관한 정보를 수신하고, 합성 이미지는 대상 물체의 배치 방식에 관한 정보에 더 기초하여 생성될 수 있다. 이 때, 대상 물체의 배치 방식에 관한 정보는 대상 물체의 3차원 모델과 연관되어 미리 저장된 것일 수 있다.

일 실시예에서, 합성 이미지는 생성형 인공 신경망 모델(generative artificial neural network model)을 이용하여 생성되고, 대상 물체와 연관된 조망 위치에 관한 정보 및 대상 물체의 3차원 모델, 또는 조망 위치에서 바라본 대상 물체의 이미지가 생성형 인공 신경망 모델의 제1 입력으로 사용되고, 합성 이미지의 배경에 관한 정보가 생성형 인공 신경망 모델의 제2 입력으로 사용되고, 합성 이미지는 합성 이미지의 배경에 관한 정보에 기초하여 생성된 배경에 조망 위치에서 바라본 대상 물체가 합성된 이미지일 수 있다.

일 실시예에서, 프로세서는 합성 이미지가 생성된 뒤, 합성 이미지 내 대상 물체의 변경된 조망 위치와 연관된 정보를 수신하고, 변경된 조망 위치와 연관된 정보에 기초하여 재생성된 합성 이미지를 디스플레이 상에 출력할 수 있다.

도 8에서 도시한 흐름도 및 상술한 설명은 하나의 예시일 뿐이며, 일부 실시예에서는 다르게 구현될 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 단계가 생략되거나, 각 단계의 순서가 바뀌거나, 하나 이상의 단계가 중첩되어 수행되거나, 하나 이상의 단계가 여러 번 반복 수행될 수 있다.

상술한 방법은 컴퓨터에서 실행하기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로 제공될 수 있다. 매체는 컴퓨터로 실행 가능한 프로그램을 계속 저장하거나, 실행 또는 다운로드를 위해 임시 저장하는 것일 수도 있다. 또한, 매체는 단일 또는 수개 하드웨어가 결합된 형태의 다양한 기록수단 또는 저장수단일 수 있는데, 어떤 컴퓨터 시스템에 직접 접속되는 매체에 한정되지 않고, 네트워크 상에 분산 존재하는 것일 수도 있다. 매체의 예시로는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD 와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등을 포함하여 프로그램 명령어가 저장되도록 구성된 것이 있을 수 있다. 또한, 다른 매체의 예시로, 애플리케이션을 유통하는 앱 스토어나 기타 다양한 소프트웨어를 공급 내지 유통하는 사이트, 서버 등에서 관리하는 기록매체 내지 저장매체도 들 수 있다.

본 개시의 방법, 동작 또는 기법들은 다양한 수단에 의해 구현될 수도 있다. 예를 들어, 이러한 기법들은 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 또는 이들의 조합으로 구현될 수도 있다. 본원의 개시와 연계하여 설명된 다양한 예시적인 논리적 블록들, 모듈들, 회로들, 및 알고리즘 단계들은 전자 하드웨어, 컴퓨터 소프트웨어, 또는 양자의 조합들로 구현될 수도 있음을 통상의 기술자들은 이해할 것이다. 하드웨어 및 소프트웨어의 이러한 상호 대체를 명확하게 설명하기 위해, 다양한 예시적인 구성요소들, 블록들, 모듈들, 회로들, 및 단계들이 그들의 기능적 관점에서 일반적으로 위에서 설명되었다. 그러한 기능이 하드웨어로서 구현되는지 또는 소프트웨어로서 구현되는지의 여부는, 특정 애플리케이션 및 전체 시스템에 부과되는 설계 요구사항들에 따라 달라진다. 통상의 기술자들은 각각의 특정 애플리케이션을 위해 다양한 방식들로 설명된 기능을 구현할 수도 있으나, 그러한 구현들은 본 개시의 범위로부터 벗어나게 하는 것으로 해석되어서는 안된다.

하드웨어 구현에서, 기법들을 수행하는 데 이용되는 프로세싱 유닛들은, 하나 이상의 ASIC들, DSP들, 디지털 신호 프로세싱 디바이스들(digital signal processing devices; DSPD들), 프로그램가능 논리 디바이스들(programmable logic devices; PLD들), 필드 프로그램가능 게이트 어레이들(field programmable gate arrays; FPGA들), 프로세서들, 제어기들, 마이크로제어기들, 마이크로프로세서들, 전자 디바이스들, 본 개시에 설명된 기능들을 수행하도록 설계된 다른 전자 유닛들, 컴퓨터, 또는 이들의 조합 내에서 구현될 수도 있다.

따라서, 본 개시와 연계하여 설명된 다양한 예시적인 논리 블록들, 모듈들, 및 회로들은 범용 프로세서, DSP, ASIC, FPGA나 다른 프로그램 가능 논리 디바이스, 이산 게이트나 트랜지스터 로직, 이산 하드웨어 컴포넌트들, 또는 본원에 설명된 기능들을 수행하도록 설계된 것들의 임의의 조합으로 구현되거나 수행될 수도 있다. 범용 프로세서는 마이크로프로세서일 수도 있지만, 대안으로, 프로세서는 임의의 종래의 프로세서, 제어기, 마이크로제어기, 또는 상태 머신일 수도 있다. 프로세서는 또한, 컴퓨팅 디바이스들의 조합, 예를 들면, DSP와 마이크로프로세서, 복수의 마이크로프로세서들, DSP 코어와 연계한 하나 이상의 마이크로프로세서들, 또는 임의의 다른 구성의 조합으로서 구현될 수도 있다.

펌웨어 및/또는 소프트웨어 구현에 있어서, 기법들은 랜덤 액세스 메모리(random access memory; RAM), 판독 전용 메모리(read-only memory; ROM), 비휘발성 RAM(non-volatile random access memory; NVRAM), PROM(programmable read-only memory), EPROM(erasable programmable read-only memory), EEPROM(electrically erasable PROM), 플래시 메모리, 컴팩트 디스크(compact disc; CD), 자기 또는 광학 데이터 스토리지 디바이스 등과 같은 컴퓨터 판독가능 매체 상에 저장된 명령들로서 구현될 수도 있다. 명령들은 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행 가능할 수도 있고, 프로세서(들)로 하여금 본 개시에 설명된 기능의 특정 양태들을 수행하게 할 수도 있다.

이상 설명된 실시예들이 하나 이상의 독립형 컴퓨터 시스템에서 현재 개시된 주제의 양태들을 활용하는 것으로 기술되었으나, 본 개시는 이에 한정되지 않고, 네트워크나 분산 컴퓨팅 환경과 같은 임의의 컴퓨팅 환경과 연계하여 구현될 수도 있다. 또 나아가, 본 개시에서 주제의 양상들은 복수의 프로세싱 칩들이나 장치들에서 구현될 수도 있고, 스토리지는 복수의 장치들에 걸쳐 유사하게 영향을 받게 될 수도 있다. 이러한 장치들은 PC들, 네트워크 서버들, 및 휴대용 장치들을 포함할 수도 있다.

본 명세서에서는 본 개시가 일부 실시예들과 관련하여 설명되었지만, 본 개시의 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자가 이해할 수 있는 본 개시의 범위를 벗어나지 않는 범위에서 다양한 변형 및 변경이 이루어질 수 있다. 또한, 그러한 변형 및 변경은 본 명세서에 첨부된 특허청구의 범위 내에 속하는 것으로 생각되어야 한다.

100: 합성 이미지 출력 화면 110: 3차원 모델 뷰어 영역
112: 3차원 모델 120: 배경 설정 영역
130: 합성 이미지 출력 영역

Claims (12)

1. 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행되는 합성 이미지 출력 방법으로서,
   대상 물체의 3차원 모델에 대한 인터랙티브 객체 뷰어를 디스플레이 상에 표시하는 단계;
   상기 인터랙티브 객체 뷰어를 이용하여 사용자로부터 상기 대상 물체와 연관된 조망 위치에 관한 정보를 수신하는 단계;
   상기 사용자로부터 상기 대상 물체의 배치 방식에 관한 정보 및 합성 이미지의 배경에 관한 정보를 포함하는 프롬프트(prompt)를 수신하는 단계; 및
   상기 대상 물체와 연관된 조망 위치에 관한 정보, 상기 대상 물체의 배치 방식에 관한 정보 및 상기 배경에 관한 정보에 기초하여 생성된 합성 이미지를 디스플레이 상에 출력하는 단계
   를 포함하고,
   상기 합성 이미지는 생성형 인공 신경망 모델(generative artificial neural network model)을 이용하여 생성되고,
   상기 대상 물체와 연관된 조망 위치에 관한 정보 및 상기 대상 물체의 3차원 모델, 또는 상기 조망 위치에서 바라본 상기 대상 물체의 이미지가 상기 생성형 인공 신경망 모델의 제1 입력으로 사용되고,
   상기 대상 물체의 배치 방식 및 합성 이미지의 배경에 관한 정보가 상기 생성형 인공 신경망 모델의 제2 입력으로 사용되고,
   상기 대상 물체와 연관된 조망 위치에 관한 정보를 수신하는 단계는,
   상기 인터랙티브 객체 뷰어 상에 표시되는 상기 대상 물체의 조망 위치를 제1 조망 위치에서 제2 조망 위치로 변경하기 위한 사용자 입력을 수신하는 단계
   를 포함하고,
   상기 제2 조망 위치가 상기 대상 물체와 연관된 조망 위치로 결정되는, 합성 이미지 출력 방법.
   
2. 삭제
3. 제1항에 있어서,
   상기 합성 이미지의 배경에 관한 정보는 생성하고자 하는 배경을 설명하는 텍스트 정보인, 합성 이미지 출력 방법.
   
4. 제1항에 있어서,
   상기 사용자로부터 합성 이미지의 조명 설정에 관한 정보를 수신하는 단계
   를 더 포함하고,
   상기 합성 이미지는 상기 조명 설정에 더 기초하여 생성된, 합성 이미지 출력 방법.
   
5. 삭제
6. 제1항에 있어서,
   상기 대상 물체의 배치 방식에 관한 정보는 상기 대상 물체의 3차원 모델과 연관되어 미리 저장된, 합성 이미지 출력 방법.
   
7. 제1항에 있어서,
   상기 합성 이미지는 상기 합성 이미지의 배경에 관한 정보에 기초하여 생성된 배경에 상기 조망 위치에서 바라본 상기 대상 물체가 합성된 이미지인, 합성 이미지 출력 방법.
   
8. 제1항에 있어서,
   상기 3차원 모델은,
   특정 공간 상에 위치한 상기 대상 물체를 서로 다른 방향에서 촬영한 복수의 이미지, 상기 복수의 이미지 각각에 대해 추정된 각 이미지가 촬영된 위치 및 포즈에 기초하여 학습된 볼륨 추론 모델을 이용하여 생성되고,
   상기 볼륨 추론 모델은 상기 특정 공간 상의 위치 정보 및 시야 방향(viewing direction) 정보를 입력 받아, 색상 값과 볼륨 밀도(volume density) 값을 출력하도록 학습된 모델인, 합성 이미지 출력 방법.
   
9. 제1항에 있어서,
   상기 합성 이미지가 생성된 뒤, 상기 합성 이미지 내 대상 물체의 변경된 조망 위치와 연관된 정보를 수신하는 단계; 및
   상기 변경된 조망 위치와 연관된 정보에 기초하여 재생성된 합성 이미지를 디스플레이 상에 출력하는 단계
   를 더 포함하는, 합성 이미지 출력 방법.
   
10. 제1항에 있어서,
    상기 프롬프트를 수신하는 단계는,
    상기 합성 이미지의 배경에 배치될 오브젝트와 연관된 정보를 포함하는 프롬프트를 수신하는 단계를 더 포함하고,
    상기 오브젝트와 연관된 정보는,
    상기 오브젝트의 촬영 이미지 또는 상기 오브젝트의 핸드 드로잉(hand-drawing) 이미지와 연관된 정보를 포함하는, 합성 이미지 출력 방법.
    
11. 제1항, 제3항, 제4항 및 제6항 내지 제10항 중 어느 한 항에 따른 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
    
12. 장치에 있어서,
    통신 모듈;
    디스플레이;
    메모리; 및
    상기 메모리와 연결되고, 상기 메모리에 포함된 컴퓨터 판독 가능한 적어도 하나의 프로그램을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서
    를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 프로그램은,
    대상 물체의 3차원 모델에 대한 인터랙티브 객체 뷰어를 디스플레이 상에 표시하고,
    상기 인터랙티브 객체 뷰어를 이용하여 사용자로부터 상기 대상 물체와 연관된 조망 위치에 관한 정보를 수신하고,
    상기 사용자로부터 상기 대상 물체의 배치 방식에 관한 정보 및 합성 이미지의 배경에 관한 정보를 포함하는 프롬프트(prompt)를 수신하고,
    상기 대상 물체와 연관된 조망 위치에 관한 정보, 상기 대상 물체의 배치 방식에 관한 정보 및 상기 배경에 관한 정보에 기초하여 상기 대상 물체가 특정 배경에 배치된 합성 이미지를 디스플레이 상에 출력하기 위한 명령어들을 포함하고,
    상기 합성 이미지는 생성형 인공 신경망 모델(generative artificial neural network model)을 이용하여 생성되고,
    상기 대상 물체와 연관된 조망 위치에 관한 정보 및 상기 대상 물체의 3차원 모델, 또는 상기 조망 위치에서 바라본 상기 대상 물체의 이미지가 상기 생성형 인공 신경망 모델의 제1 입력으로 사용되고,
    상기 대상 물체의 배치 방식 및 상기 합성 이미지의 배경에 관한 정보가 상기 생성형 인공 신경망 모델의 제2 입력으로 사용되고,
    상기 대상 물체와 연관된 조망 위치에 관한 정보를 수신하는 것은,
    상기 인터랙티브 객체 뷰어 상에 표시되는 상기 대상 물체의 조망 위치를 제1 조망 위치에서 제2 조망 위치로 변경하기 위한 사용자 입력을 수신하는 것을 포함하고,
    상기 제2 조망 위치가 상기 대상 물체와 연관된 조망 위치로 결정되는, 장치.

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