2021년에 DALL-E AI 이미지 생성기를 누구나 사용할 수 있게 된 것을 기억하시나요?
바로 다음 해, 포브스는 다음과 같이 추정했습니다. 150만 명 이상의 사용자가 DALL-E를 사용하여 하루에 200만 개의 이미지를 생성하고 있었습니다..
인공지능으로 생성된 예술 작품을 접해 본 적이 있다면 DALL-E를 가장 먼저 접했을 가능성이 높습니다.
하지만 AI를 재미로만 사용하던 초기 시절은 이미 오래 전에 지나갔습니다. 오늘날에는 AI로 생성된 이미지가 비즈니스 목적으로 사용되고 있습니다.
A 2023년 3월 연구 에 따르면 현재 마케터 중 361%는 웹사이트 비주얼 제작에, 391%는 소셜 미디어 콘텐츠에 AI를 사용하고 있습니다.
그러나 많은 사람들이 AI의 창의적인 잠재력을 받아들이고 있지만, AI 이미지 생성의 이면을 제대로 이해하는 사람은 거의 없습니다.
AI 모델은 어떻게 수백만 개의 이미지를 분석하여 간단한 텍스트 프롬프트에 따라 이전에 볼 수 없었던 새로운 비주얼을 만들어낼 수 있을까요?
이 가이드에서 바로 이 부분을 설명해드리겠습니다. AI 이미지 생성이란 무엇이며, 어떻게 작동하는지, 어떤 AI 모델이 배후에 있는지 등을 다룰 것입니다.
그럼 시작해 보겠습니다.
AI 이미지 생성이란 무엇인가요?
AI 이미지 생성은 인공지능 모델을 사용하여 처음부터 비주얼을 만드는 프로세스입니다.
AI 이미지 생성기에 몇 줄의 텍스트만 입력하면 터무니없이 큰 이미지 데이터 세트를 학습한 알고리즘이 몇 초 만에 이미지를 생성해냅니다.
이 과정에는 페인트 브러시나 카메라가 필요하지 않습니다.
다시는 AI가 내 문자를 감지할까 걱정하지 마세요. Undetectable AI 도움을 드릴 수 있습니다:
- AI 지원 글쓰기 표시하기 사람처럼.
- 바이패스 클릭 한 번으로 모든 주요 AI 탐지 도구를 사용할 수 있습니다.
- 사용 AI 안전하게 그리고 자신 있게 학교와 직장에서
현존하는 모든 분야의 수많은 그림, 사진, 디지털 아트워크를 학습한 알고리즘은 이제 사용자의 지시에 따라 완전히 새로운 것을 만들어낼 수 있습니다.
완전히 새롭다는 것은 현실이든 비현실이든, 존재하든 존재하지 않든 인간의 머릿속에서 생각할 수 있는 모든 것을 의미합니다.
예를 들어 '해질녘의 사이버 펑크 도시'를 요청하면 AI가 설명과 일치하는 전에 본 적 없는 이미지를 생성합니다.
AI는 기존 사진에서 가져 오거나 다른 작품을 복사하지 않습니다. 매번 완전히 독창적인 작품을 생성합니다.
하지만 이미지가 어떻게 나올까요?
이미지가 때로는 놀랍습니다. 가끔은 웃기도록 엉망일 때도 있습니다. (인공지능에게 인간의 손을 생성해달라고 요청한 적이 있나요?? 행운을 빕니다.)
오브젝트 간의 정밀한 상호작용이 있는 복잡한 장면은 때때로 AI를 혼란스럽게 하여 마치 다른 현실에 있는 것처럼 보이는 시각적 결함을 초래할 수 있습니다.
그러나 최신 모델은 손, 발 및 기타 복잡한 디테일을 그리는 데 큰 향상을 보였습니다.
주요 AI 이미지 생성기에는 다음이 포함됩니다:
- DALL-E
- 안정적인 확산
- MidJourney
- 크레이용
이들 각각은 고유한 강점을 가지고 있습니다. 일부는 포토리얼리즘에 능숙하고 다른 일부는 양식화된 아트에 더 능숙합니다.
Stable Diffusion의 이 픽셀 아트 이미지를 살펴보세요:
그렇다면 AI는 실제로 기술적인 수준에서 어떻게 이를 수행할까요? AI 이미지 생성이 어떻게 작동하는지 자세히 살펴보겠습니다.
AI가 머신러닝을 사용하여 이미지를 만드는 방법
AI 이미지 생성의 주역은 머신러닝, 줄여서 ML입니다.
머신러닝은 알고리즘이 사람의 많은 개입 없이도 패턴을 학습하고, 관계를 인식하고, 새로운 데이터를 생성할 수 있도록 하는 복잡한 컴퓨터 프레임워크입니다.
ML 모델은 방대한 데이터 세트에 대한 학습을 통해 객체, 색상, 텍스처가 어떤 모양이어야 하는지 스스로 학습합니다.
이제 이러한 모델을 훈련하는 데는 두 가지 주요 기술이 있습니다:
- 지도 학습: AI는 설명과 함께 이미지를 보여줌으로써 단어를 시각적 요소와 연관시키는 데 도움을 받습니다.
- 비지도 학습: AI는 사람이 지정한 지침 없이 방대한 데이터 세트의 패턴을 분석하여 스스로 시각 정보를 이해함으로써 학습합니다.
좀 더 기술적인 측면에서 보면, 신경망이 기반이 되는 기술입니다.
이들은 인간의 뇌를 모방한 컴퓨터 모델로, 인간과 비슷하게 정보를 계층적으로 처리합니다.
물론 이것은 시작에 불과합니다.
다음으로 이미지 생성 AI가 실제로 어떻게 작동하는지에 대한 단계별 프로세스를 알아보세요.
AI 이미지 생성의 작동 방식(단계별)
개략적인 내용은 살펴봤지만, 실제로 AI 이미지 생성은 어떻게 이루어질까요?
실제 프로세스는 버튼을 누르고 마법이 일어나는 것을 보는 것만큼 간단하지 않습니다. 모든 AI가 생성하는 이미지 뒤에는 세심하게 구성된 파이프라인이 있습니다.
다음은 해당 파이프라인을 한눈에 볼 수 있는 조감도입니다.
1. 대규모 이미지 데이터 세트에 대한 교육
AI 모델이 이미지를 생성하려면 먼저 많은 양의 이미지를 볼 수 있어야 합니다. 여기서 '많이'란 인터넷에서 스크랩한 수백만 개 또는 수십억 개의 이미지를 의미합니다.
이러한 이미지는 텍스트 설명과 함께 제공되어 AI가 단어가 시각적 요소와 어떻게 연관되는지 이해하는 데 도움이 됩니다.
'햇볕에 누워 있는 푹신한 골든 리트리버'를 보면 '푹신한'은 질감을, '황금색'은 색상을, '햇볕에 누워 있는'은 조명과 그림자에 영향을 준다는 것을 학습합니다.
AI 모델은 학습 데이터만큼만 우수하기 때문에 이 단계는 매우 중요합니다.
데이터 세트가 대부분 서양식 예술이나 특정 직업에 대한 편향된 묘사와 같이 불균형한 경우, 예를 들어 AI의 결과물은 이러한 편견을 반영합니다..
따라서 연구원들은 기본적으로 중년 백인 남성으로만 구성된 AI 생성 CEO와 같은 사고를 방지하기 위해 다양성과 공정성을 위해 데이터 세트를 지속적으로 수동으로 미세 조정합니다.
2. 신경망을 사용하여 특징 인식하기 2.
AI가 이미지 산을 수집하면 다음을 사용하여 패턴을 처리하기 시작합니다. 신경망.
특정 이미지를 외우는 것은 실용적이지 않고 고통스럽게 제한될 수 있기 때문에 AI는 이미지를 숫자 값으로 분류하여 추세를 파악하고 관계에 확률을 할당합니다.
예를 들어 기타는 보통 손과 연관되어 있고, 고양이는 수염이 있으며, 햇빛이 부드러운 그림자를 드리운다는 것을 학습합니다.
AI에게 "모자와 선글라스를 쓰고 해질녘 해변에서 춤을 추는 플라밍고를 수채화 스타일로 렌더링해 달라"고 요청하면 AI는 복사할 기존 이미지를 찾지 못합니다.
대신 학습한 개념(플라밍고, 모자, 선글라스, 해변, 일몰, 수채화 스타일)을 조합하여 독창적인 이미지를 생성합니다.
3. AI 모델을 사용하여 이미지 생성
이 단계에서 AI는 이미지를 만들 준비가 되었지만 인간 아티스트처럼 한 획 한 획 그림을 그리지는 않습니다.
대신, 많은 모델이 확산이라는 프로세스를 사용하는데, 이는 AI가 시각적 노이즈에서 이미지를 '복구'하는 방법을 학습하는 기법입니다.
작동 방식은 다음과 같습니다:
- 연구원들은 훈련 중에 이미지에 무작위 노이즈 레이어(예: 오래된 TV 화면의 정적)를 추가합니다.
- AI는 노이즈에 가려진 이미지를 인식하는 방법을 학습합니다.
- 그런 다음 프로세스를 역순으로 진행하여 선명하고 디테일한 이미지가 복구될 때까지 노이즈를 서서히 제거합니다.
시간이 지남에 따라 AI는 이 과정을 매우 능숙하게 처리하여 더 이상 원본 이미지가 필요하지 않게 됩니다.
대신 텍스트 프롬프트를 입력하면 AI는 순수한 노이즈로 시작하여 완전히 새로운 이미지가 나타날 때까지 픽셀 단위로 다듬습니다.
4. 반복 훈련을 통한 결과물 다듬기
AI가 생성한 이미지는 입이 떡 벌어질 정도로 사실적일 수 있지만, 그 과정이 완벽하지는 않습니다.
때로는 모델이 거의 정확하게 보이는 이미지를 생성했지만 팔다리가 기괴하게 추가되거나 얼굴이 녹아내린 것처럼 보이는 경우가 있습니다. 바로 이때 AI 모델에 반복 학습이 필요합니다.
AI 모델은 생성된 이미지를 실제 이미지와 지속적으로 비교하는 피드백 루프를 통해 개선됩니다.
이는 종종 두 개의 경쟁 네트워크를 사용하여 수행됩니다:
- 새로운 이미지를 생성하는 생성기
- 이미지가 진짜인지 가짜인지 판별하는 감별기
생성자는 판별자를 속이는 데 더 능숙해지고, 판별자는 가짜를 찾아내는 데 더 능숙해집니다.
이 끝없는 게임은 생성된 이미지가 실제 이미지와 거의 구별할 수 없을 때까지 AI를 향상시키기 위해 노력합니다.
반복할 때마다 AI 모델은 물 위에서 반사가 어떻게 작용하는지, 다양한 재료가 빛과 어떻게 상호작용하는지, 그리고 마침내 엘드리치 호러에 속하지 않는 사람의 손을 생성하는 방법과 같은 미묘한 세부 사항을 더 똑똑하고 빠르게, 더 잘 이해할 수 있게 됩니다.
AI 이미지 생성 모델의 유형
내부적으로 AI 이미지 생성기는 다양한 유형의 모델을 사용하여 픽셀에 생동감을 불어넣습니다.
다음은 이러한 모델의 몇 가지 주요 유형입니다.
1. 생성적 적대적 네트워크(GAN)
앞서 언급했듯이 GAN 는 서로 경쟁하는 두 개의 신경망, 즉 생성기와 판별기로 구성됩니다. 제너레이터는 이미지를 생성하고 판별기는 진위 여부를 평가합니다.
시간이 지남에 따라 생성기는 판별자를 속일 수 있는 사실적인 이미지를 생성하는 능력을 향상시킵니다. GAN은 고품질의 사실적인 이미지를 만드는 데 널리 사용됩니다.
2. 확산 모델
확산 모델 데이터에 점차적으로 노이즈를 추가한 다음 그 과정을 역으로 학습하여 이미지를 생성합니다.
무작위 노이즈에서 시작하여 모델은 텍스트 프롬프트의 안내에 따라 이미지를 단계별로 다듬습니다.
이 접근 방식은 매우 세밀하고 다양한 결과물을 만들어내는 것으로 알려져 있습니다.
3. 변형 자동 인코더(VAE)
VAE 압축된 이미지로 인코딩 잠재 공간 를 추출한 다음 다시 이미지로 디코딩합니다. 이 잠재 공간에서 샘플링함으로써 VAE는 학습 데이터와 유사한 새로운 이미지를 생성할 수 있습니다.
제어되고 구조화된 이미지 생성이 필요한 작업에 자주 사용됩니다.
4. 신경 스타일 전송(NST)
반 고흐의 별이 빛나는 밤 스타일로 반려동물의 초상화를 보고 싶었던 적이 있나요? 다음이 필요합니다. NST의 전문성.
NST는 콘텐츠용 이미지와 스타일용 이미지, 두 개의 기존 이미지를 가져와서 블렌딩합니다.
딥 뉴럴 네트워크를 사용하여 질감, 색상, 패턴과 같은 특징을 분리하고 혼합하여 유명 예술 작품이나 독특한 디자인의 스타일을 모방한 시각적으로 인상적인 결과물을 만들어냅니다.
AI 이미지 생성의 응용
몇 시간의 수작업이 필요했던 디자인 작업을 이제 올바른 툴을 사용하면 몇 분 만에 완료할 수 있습니다. AI 콘텐츠 제작 도구.
오늘날 AI 이미지 생성이 가장 영향력 있게 활용되고 있는 몇 가지 방법을 소개합니다:
- 광고 크리에이티브: 브랜드는 AI 이미지 생성기를 사용하여 기존 디자인 방법보다 훨씬 적은 비용과 시간으로 광고 그래픽, 제품 렌더링 및 캠페인 비주얼을 제작할 수 있습니다.
- Art: 아티스트와 디자이너는 AI를 사용하여 새로운 스타일을 생성하고, 기존의 미학을 리믹스하고, 혼자서는 상상할 수 없었던 시각적 개념을 탐구합니다.
- 블로그 및 소셜 미디어 썸네일 및 이미지: AI를 사용하면 블로거는 더 이상 스톡 사진을 찾거나 일반적인 그래픽에 의존할 필요가 없습니다. 콘텐츠의 주제에 맞는 사용자 정의 이미지를 간단히 생성할 수 있습니다.
- 게임 개발 및 가상 세계: 비디오 게임 개발자는 AI를 사용하여 디테일한 텍스처, 캐릭터 디자인, 때로는 전체 풍경을 생성하고 있습니다.
이미지가 AI로 생성되었는지 확인하는 방법
AI가 날이 갈수록 더 사실적인 이미지를 생성함에 따라 사람이 만든 비주얼과 AI가 만든 비주얼의 차이를 구분하는 것이 점점 더 까다로워지고 있습니다.
그러나 이미지가 AI로 생성되었는지 확인하는 몇 가지 수동 기술이 있습니다.
부자연스러운 디테일 찾기
인공지능은 완벽하지 않으며, 때로는 사소하지만 눈에 띄는 오류를 통해 그 진가를 드러내기도 합니다.
이상한 모양의 손가락, 부자연스러운 표정, 일관되지 않은 조명, 실제 물리학과 일치하지 않는 비대칭 패턴을 주시하세요.
고급 AI 모델도 사실적인 손, 눈 또는 복잡한 텍스처를 렌더링하는 데 어려움을 겪을 때가 있습니다.
지나치게 부드럽거나 흐릿한 영역 확인
AI가 생성한 이미지에는 종종 묘한 부드러움이 있으며, 특히 디테일이 높은 영역에서는 더욱 그렇습니다.
이미지가 너무 부드러워 보이거나, 미세한 질감이 부족하거나, 선명해야 할 가장자리가 흐릿하게 보이는 경우 AI 생성의 결과일 수 있습니다.
그림자 및 반사 분석하기
AI의 취약점 중 하나는 빛이 물체와 상호작용하는 방식을 정확하게 재현하는 것입니다.
거울이나 창문에 반사된 그림자는 실제 장면과 일치하지 않을 수 있으며, 그림자가 일관되지 않거나 물리적으로 불가능하게 보일 수 있습니다.
조명이 '꺼져 있는' 것처럼 보이면 더 자세히 조사해 볼 필요가 있습니다.
이미지 역방향 검색 사용
이미지가 AI로 생성된 것으로 의심되는 경우 이미지 역방향 검색을 실행해 보세요.
이를 위해 Google 이미지 검색 기능을 사용할 수 있습니다.
AI가 생성한 이미지는 스톡 사진이나 사용자 제작 콘텐츠와 달리 웹에서 출처를 알 수 없는 경우가 많습니다.
검색 결과에 이미지가 표시되지 않는다면 AI가 생성한 이미지일 수 있습니다.
확대하여 세밀한 부분까지 살펴보기
한눈에 보기에도 인공지능 이미지는 완벽해 보일 수 있습니다.
그러나 확대하면 이상한 아티팩트, 반복되는 텍스처 또는 작은 디테일(머리카락이나 천의 패턴 등)의 왜곡이 눈에 띄게 나타날 수 있습니다.
이러한 모든 수작업 방법에도 불구하고 사람의 눈으로는 포착할 수 없는 미세한 디테일이 많이 있습니다.
하지만 이제 AI 이미지 감지기를 사용할 수 있으므로 AI를 위해 이미지를 수동으로 감지하는 데 신경 쓸 필요가 없습니다.
Take 감지할 수 없는 AI의 AI 이미지 검출기를 예로 들 수 있습니다.
사진을 업로드하기만 하면 감지기가 머신러닝 알고리즘을 사용하여 이미지를 심층적으로 분석하여 육안으로 보이지 않는 AI 지문을 감지합니다.
지난 섹션에서 안정된 확산 AI가 생성한 플라밍고 모자 이미지를 기억하시나요?
탐지 불가능한 AI는 속일 수 없습니다. 아래에서 직접 확인해 보세요.
따라서 이미지가 AI인지 아닌지 확실하지 않은 경우, 감지할 수 없는 AI의 AI 이미지 검출기 를 검색하여 답을 얻으세요.
최종 생각
AI 이미지 생성은 더 이상 미래 지향적인 개념이 아닙니다.
이 기술은 현재 진화하고 있으며 디지털 콘텐츠 제작의 기본 요소로 자리 잡고 있습니다.
따라서 AI 이미지 생성이 어떻게 작동하는지 이해하면 취업 시장이나 개인 서클 등 오늘날의 분위기에서 중요한 우위를 점할 수 있습니다.
동시에 AI가 생성한 이미지를 구분할 수 있는 능력을 갖추는 것도 다음과 같은 이유로 중요합니다. 딥페이크 제작에 점점 더 많이 사용되고 있습니다..
이 기능을 사용하면 이미지에서 AI 단서를 발견하여 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. AI 콘텐츠 탐지 우회.
하지만 언디텍터블 AI의 AI 이미지 감지기를 사용하면 이 문제는 전적으로 우리의 골칫거리입니다.
고급 머신 러닝 알고리즘을 사용하는 저희 탐지기는 AI가 생성한 이미지를 정확하게 식별할 수 있습니다.
저희의 말을 믿지 마세요. 직접 테스트해 보세요..
이곳에 있는 동안 아래 위젯에서 AI 디텍터와 휴머니마이저를 살펴보는 것도 잊지 마세요!