자연어로 그림을 그리는 AI (Generative Model)

자연어로 그림을 그리는 AI는 인공지능의 한 종류로, 사용자가 자연어(일상적인 언어)로 그림을 설명하면, 이를 기반으로 AI가 자동으로 해당 그림을 그리는 기술입니다.

이 기술은 딥 러닝과 자연어 처리 기술을 결합하여 구현됩니다. 딥 러닝 알고리즘은 이전에 수백만 개의 그림을 분석하여 특정 키워드와 관련된 특징과 패턴을 학습하고, 자연어 처리 기술은 사용자의 언어 입력을 분석하여 해당 키워드와 관련된 그림을 생성합니다.

사용자는 자연어로 그림에 대한 요구사항을 설명하면, AI는 이를 분석하여 적절한 색상, 모양, 레이아웃 등을 결정하고, 최종 그림을 생성합니다. 이 기술은 일반 사용자가 간단한 그림을 그리는 데 도움이 될 뿐만 아니라, 디자인 작업을 보조하거나 교육 분야에서 학생들에게 시각적인 개념을 설명하는 데에도 사용될 수 있습니다.

 

자연어로 그림을 그리는 AI 종류

1. DALL-E: OpenAI에서 개발한 AI 모델로, 사용자가 입력한 텍스트 설명에 따라 이미지를 생성합니다. DALL-E는 이미지 생성 기술인 GPT-3를 기반으로 하며, 대용량의 이미지 데이터셋을 학습하고, 이를 통해 다양한 이미지를 생성합니다.
2. CLIPDraw: Facebook AI 연구팀에서 개발한 AI 모델로, 사용자가 입력한 문장에 대한 내용을 이해하고, 이를 바탕으로 적절한 이미지를 생성합니다. 이 모델은 비지도 학습과 생성 모델을 결합하여 구현되었습니다.
3. Sketch2Code: 마이크로소프트에서 개발한 AI 모델로, 사용자가 입력한 스케치(그림)를 웹사이트 코드로 변환합니다. Sketch2Code는 컴퓨터 비전 기술과 딥 러닝 기술을 활용하여, 스케치를 이해하고 이를 웹 페이지 디자인으로 변환합니다.
4. iGAN: 버클리 대학교에서 개발한 AI 모델로, 사용자가 입력한 문장에 따라 이미지를 생성합니다. 이 모델은 이미지 생성 기술인 GAN(Generative Adversarial Networks)을 기반으로 하며, 사용자의 문장 입력에 대해 이미지를 생성하는 방식으로 동작합니다.

 

stable diffusion

Stable Diffusion은 Generative Model 중 하나로, 이미지 생성, 영상 생성, 이미지 완성, 영상 예측 등의 분야에서 사용됩니다.

Stable Diffusion은 이미지 또는 영상의 픽셀 또는 프레임을 서서히 확산시키면서 생성하는 모델입니다. 이를 통해 이전 시간 단계에서 생성된 이미지나 프레임을 참고하여 다음 시간 단계에서 더 나은 이미지나 프레임을 생성합니다. 이 과정에서 확률 분포를 이용하여 안정적으로 이미지 또는 영상을 생성하며, 생성된 이미지나 영상은 이전 단계에서 생성된 것보다 더 높은 화질과 자연스러움을 가지게 됩니다.

Stable Diffusion은 대표적으로 Diffusion Models과 Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM)로 구성됩니다. Diffusion Models는 이미지의 노이즈를 서서히 추가하면서 생성하는 모델로, 이전 시간 단계에서 생성된 이미지를 활용하여 다음 시간 단계에서 더 나은 이미지를 생성합니다. DDPM은 Diffusion Models와 비슷하지만, 이미지의 노이즈를 지우면서 생성하는 모델로, 이미지에 추가된 노이즈를 제거하여 보다 자연스러운 이미지를 생성합니다.

Stable Diffusion은 안정적인 이미지 및 영상 생성을 위해 다양한 방법을 제시하고 있으며, 머신러닝 및 딥러닝 기술의 발전과 함께 더욱 발전할 것으로 예상됩니다.

 

Generative Model 종류

Generative Model은 데이터 분포를 학습하고, 이 분포를 따르는 새로운 데이터를 생성하는 모델입니다.

Generative Model들은 다양한 응용 분야에서 사용됩니다. 예를 들어, VAE와 GAN은 이미지 생성, 데이터 복원, 압축 등에 활용되며, WaveNet은 음성 생성 및 음성 변환 등에 사용됩니다. 또한, 이러한 모델들은 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks, GANs)을 포함하여 상호보완적인 개선이 지속적으로 이루어지고 있으며, 이를 통해 모델의 성능이 개선되고 있습니다.

 

1. Variational Autoencoder (VAE): 데이터 분포의 잠재 변수(latent variable)를 학습하고, 이를 이용하여 새로운 데이터를 생성하는 모델입니다. VAE는 Encoder와 Decoder로 구성되며, Encoder는 입력된 데이터를 잠재 변수로 매핑하고, Decoder는 잠재 변수를 원래의 데이터로 매핑합니다.
2. Generative Adversarial Networks (GAN): 데이터 분포를 학습하고, 이를 따르는 새로운 데이터를 생성하는 모델입니다. GAN은 Generator와 Discriminator로 구성되며, Generator는 잠재 변수를 입력받아 데이터를 생성하고, Discriminator는 생성된 데이터와 실제 데이터를 구분하는 역할을 합니다.
3. Autoregressive Model: 데이터의 각 원소를 하나씩 순차적으로 생성하는 모델입니다. Autoregressive Model은 이전 원소들의 분포를 이용하여 다음 원소를 예측합니다.
4. Flow-based Model: 높은 차원의 데이터를 변환하고, 이를 따르는 새로운 데이터를 생성하는 모델입니다. Flow-based Model은 확률 변환 함수를 학습하고, 이를 이용하여 원래의 데이터를 잠재 변수로 변환한 뒤, 잠재 변수를 따르는 새로운 데이터를 생성합니다.
5. Normalizing Flow: Flow-based Model과 비슷하게, 데이터를 변환하는 함수를 학습하여 이를 따르는 새로운 데이터를 생성하는 모델입니다. Normalizing Flow는 역변환 함수의 로그 양상을 정규화(normalize)하는 것을 목표로 합니다.
6. Markov Chain Monte Carlo (MCMC): 데이터 분포의 샘플을 생성하는 데 사용되는 방법 중 하나입니다. MCMC는 확률 분포의 적분이 어려운 경우에 유용하게 사용됩니다.
7. Boltzmann Machine: 이진(binary) 데이터를 생성하는 모델입니다. Boltzmann Machine은 학습된 모델에 입력 데이터를 제공하면, 입력 데이터와 유사한 이진 데이터를 생성합니다.
8. PixelCNN: Autoregressive Model 중 하나로, 이미지의 각 픽셀을 생성하는 모델입니다. PixelCNN은 각 픽셀의 값이 이전 픽셀들의 값에 의존하도록 설계되어 있습니다.
9. WaveNet: 음성 생성 모델로, Autoregressive Model을 기반으로 합니다. WaveNet은 이전 음성 샘플들의 값을 이용하여 새로운 음성 샘플을 생성합니다.
10. Deep Belief Network (DBN): Layer-wise pre-training 방법을 이용하여 학습하는 확률 그래프 모델입니다. DBN은 데이터 분포를 모델링하고, 이를 따르는 새로운 데이터를 생성합니다.

 

Generative Model 중 stable diffusion은 어디에 속하는가?

Stable Diffusion은 Generative Model 중 하나로, Diffusion Probabilistic Models(Diffusion Models)의 일종입니다. Diffusion Models은 일련의 확률적 단계를 통해 원하는 데이터를 생성하는 모델로, 시간에 따라 점진적으로 데이터를 생성합니다.

Stable Diffusion은 Diffusion Models 중 하나로, Langevin Dynamics를 이용하여 확률적으로 변하는 이미지를 생성합니다. Langevin Dynamics는 물리학에서 사용되는 열 역학의 원리 중 하나로, 미세한 입자의 움직임을 모델링하는 방법입니다. Stable Diffusion은 이러한 입자 운동 원리를 이용하여 이미지 생성 과정을 모델링합니다.

Stable Diffusion은 GAN과 VAE와 비교하여 안정적인 학습을 보장하면서도, 높은 이미지 품질을 제공한다는 장점이 있습니다. 이를 통해 안정적이면서도 높은 품질의 이미지 생성을 위한 Generative Model로 평가받고 있습니다.

 

 

<< 용어 >>

※ 확률적 단계(Stochastic steps)
Generative Model의 생성 과정에서 사용되는 용어 중 하나입니다. 이는 모델이 데이터를 생성하는 과정에서, 확률적인 단계들을 거쳐 새로운 데이터를 생성한다는 것을 의미합니다.

Generative Model은 확률 분포를 이용하여 새로운 데이터를 생성합니다. 이 과정에서 모델은 초기 랜덤 노이즈 벡터를 입력 받고, 이를 토대로 데이터를 생성합니다. 생성된 데이터는 모델의 확률 분포와 맞추기 위해 조정되며, 이를 통해 새로운 데이터가 생성됩니다.

확률적 단계는 이러한 과정에서 발생합니다. 모델은 생성된 데이터와 초기 입력 벡터를 기반으로 확률적인 단계를 거쳐 새로운 데이터를 생성합니다. 이 단계는 일련의 확률 분포를 거쳐 진행되며, 이러한 분포는 데이터의 특성에 따라 다양한 형태를 띠게 됩니다.

확률적 단계는 Generative Model의 생성 과정에서 매우 중요한 역할을 합니다. 이를 통해 모델은 초기 입력 벡터에서부터 시작하여, 데이터의 특성에 맞는 새로운 데이터를 생성할 수 있게 됩니다. 이를 통해 다양한 분야에서 활용될 수 있는 고품질의 데이터 생성이 가능해집니다.

 

Rating Matrix Generative Model

 

(Abbr.) RMGM.