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Style-Preserving Prompt Optimization for Game Item Images via Image-Based Prompt Extraction and Genetic Algorithms
이미지 기반 프롬프트 추출과 유전 알고리즘을 이용한 게임 아이템 이미지 스타일 유지형 프롬프트 최적화

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  • 발행기관
    한국컴퓨터게임학회 바로가기
  • 간행물
    컴퓨터게임및콘텐츠논문지(구 한국컴퓨터게임학회논문지) KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제38권 제8호 (2025.12)바로가기
  • 페이지
    pp.42-50
  • 저자
    HyungJin Song, Jun Park
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A483834

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원문정보

초록

영어
This paper proposes a prompt–optimization framework for generating style–consistent game images using Stable Diffusion XL. Given a reference game item image, the system first extracts an initial prompt using a vision–language captioner and a domain–specific prompt bank. The extracted prompt is converted into a list of noun-like elements, and a genetic algorithm searches for compact combinations of these elements under dual gating based on SSIM and CLIP scores. The best combinations are treated as a “style template” that can reproduce the reference image with high structural and semantic similarity. We then investigate whether this template can be reused when the main object is changed while preserving the original visual style. Experiments on fantasy-style item images show that the framework reconstructs reference images using only 8–9 automatically discovered prompt elements, and that changing the main object token together with associated detail elements yields image sets that share a consistent visual style. In contrast, naïvely replacing only the main object token often produces visually ambiguous or stylistically inconsistent images. These results demonstrate that combining automatic prompt extraction from images with evolutionary optimization provides a concrete example of style–preserving prompt design for game item image generation.

목차

ABSTRACT
1. Introduction
2. Related Works
2.1 Game Images and Stylistic Consistency
2.2 Text-to-Image Generation and Image-Based Prompt Extraction
2.3 Automatic Prompt Optimization and Evolution-Based Search
3. Proposed System
3.1 Overview
3.2 Image-Based Automatic Prompt Extraction
3.3 Prompt Element List and Genetic Algorithm
3.4 Style Template and Object Replacement
4. Experiments and Results
4.1 Experimental Setup
4.2 Reference Image Reproduction Results
4.3 Object Replacement Results
5. Conclusion and Future Work
Acknowledgement
References

키워드

Game Item Image Stable Diffusion XL Automatic Prompt Extraction Prompt Optimization Genetic Algorithm CLIP SSIM Style Consistency

저자

  • HyungJin Song [ 송형진 | Department of Computer Engineering, Hongik University ]
  • Jun Park [ 박준 | Department of Computer Engineering, Hongik University ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국컴퓨터게임학회 [Korean Society for Computer Game]
  • 설립연도
    2002
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 게임산업을 활성화 하고, 2. 게임기술과 기술 인력을 양산할 수 있도록 교육기관의 교과과정을 개발하고, 3. 관련기술에 대한 연구발표회, 강연회, 강습회 등을 개최하며, 4. 학회지, 논문지 및 관련 문헌을 발간하고, 5. 게임 기술 개발을 위한 국제화, 표준화 등을 지원하고, 6. 산.학.연.관이 협동할 수 있는 국제적 학술교류 및 협력을 지원하고, 7. 회원 상호간의 공동 이익과 친목을 증진시킨다.

간행물

  • 간행물명
    컴퓨터게임및콘텐츠논문지(구 한국컴퓨터게임학회논문지) [Journal of Computer Games and Contents]
  • 간기
    월간
  • pISSN
    3091-7409
  • eISSN
    3092-3638
  • 수록기간
    2002~2026
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 691 DDC 793

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