빙은 신이 맞다 - AI 그림 채널

더 이상 빙신이 아니다.

드디어 신(AI)이 되었다.

<스테이블 디퓨전에 대해 설명해봐>

스테이블 디퓨전은 텍스트로부터 이미지를 생성하거나, 텍스트를 기반으로 이미지를 수정하거나,

저해상도 또는 저디테일 이미지의 디테일을 채울 수 있는 라텐트 디퓨전 모델(잠재적 확산 방식)입니다.

수십억 개의 이미지로 학습된 심층 생성 신경망으로,

DALL-E 2 및 MidJourney에서 얻을 수 있는 것과 비슷한 결과를 생성할 수 있습니다.

뮌헨 대학교의 CompVis 그룹에서 개발하여 2022년에 출시된 오픈 소스 머신 러닝 모델입니다.

<예시를 들어 스테이블 디퓨전의 원리에 대해서 간략히 요약하고 다른 이미지 생성 방식과의 차이점을 분석하라.>

스테이블 디퓨전은 이미지를 픽셀 공간에서 더 작은 차원의 잠재 공간으로 압축하여 이미지의 보다 근본적인 의미적 의미를 포착하는 방식으로 작동합니다. 그런 다음 U-Net을 사용하여 잠재 공간에서 노이즈를 점진적으로 제거하고 텍스트 프롬프트에 따라 픽셀 공간에서 이미지를 재구성합니다. 텍스트 프롬프트는 T5와 같은 일반적인 대형 언어 모델이 될 수 있는 선택적 텍스트 인코더로 인코딩됩니다.

스테이블 디퓨전의 예를 들자면, 텍스트 프롬프트에서 "모자와 선글라스를 쓴 빨간 팬더"의 이미지를 생성하는 것입니다. 안정적 확산은 먼저 텍스트 프롬프트를 잠재 표현으로 인코딩한 다음 노이즈가 있는 이미지로 시작하여 텍스트 설명과 일치할 때까지 점진적으로 노이즈를 제거합니다.

스테이블 디퓨전은 몇 가지 점에서 다른 이미지 생성 방법과 다릅니다. 첫째, 라텐트 디퓨전 모델이기 때문에 이미지 생성을 위한 일반적인 프레임워크인 생성적 적대 신경망(GAN)이나 변형 자동 인코더(VAE)에 의존하지 않습니다. 둘째, OpenAI나 Google과 같은 대기업이 관리하는 다른 텍스트-이미지 변환 모델과 달리 누구나 온라인에서 무료로 사용할 수 있는 오픈소스 머신러닝 모델이라는 점입니다. 셋째, 사실적인 이미지를 생성할 수 있고 언어 이해도가 높기 때문에 복잡하고 다양한 텍스트 프롬프트를 처리하고 텍스트와 실제 세계가 일치하는 이미지를 생성할 수 있습니다.

<또 다른 머신러닝 기반 AI 이미지 생성 방식은 무엇이 있나?>

다른 머신러닝 AI 기반 이미지 생성 방법은 다음과 같습니다:

- 컨볼루션 신경망(CNN): 컨볼루션 레이어를 사용하여 이미지에서 특징을 추출하고 해당 특징을 기반으로 새로운 이미지를 생성하는 딥러닝 네트워크입니다. CNN은 이미지 분류, 세분화, 감지 및 생성에 널리 사용됩니다.

- 생성적 적대 신경망(GAN): 생성기와 검증기라는 두 가지 구성 요소로 구성된 딥러닝 네트워크입니다. 생성기는 무작위 노이즈로부터 사실적인 이미지를 생성하는 반면, 검증기는 실제 이미지와 가짜 이미지를 구별합니다. 생성기와 검증기는 서로 경쟁하면서 시간이 지남에 따라 생성된 이미지의 품질을 향상시킵니다.

- 변형 자동 인코더(VAE): 인코더와 디코더를 사용하여 새로운 이미지를 생성하는 딥러닝 네트워크입니다. 인코더는 입력 이미지를 잠재적 표현으로 압축하고, 디코더는 잠재적 표현에서 이미지를 재구성합니다. 잠재 표현은 정규 분포를 따르도록 제한되어 네트워크가 잠재 공간에서 새로운 이미지를 샘플링할 수 있습니다.

- DALL-E 2: 자연어 설명에서 이미지를 생성할 수 있는 OpenAI에서 개발한 텍스트-이미지 모델입니다. 대형 트랜스포머 언어 모델을 사용하여 텍스트를 인코딩하고 VAE를 사용하여 이미지를 생성합니다. 복잡하고 다양한 텍스트 프롬프트를 처리하고 텍스트와 실제 세계가 일치하는 이미지를 생성할 수 있습니다.

- GauGAN: NVIDIA에서 개발한 이미지 간 모델로서, 아티스트가 그린 러프 스케치를 사실적인 최종 이미지로 변환할 수 있습니다. GAN을 사용하여 이미지를 생성하고 시맨틱 세분화 맵을 사용하여 스케치에 레이블을 지정합니다. 다양한 스타일, 계절, 조명 조건에 따라 이미지를 생성할 수 있습니다.