[큰글자책] 인공지능 생성 모델 예술

기술이 예술이 되는 생성형 인공지능
01 생성 모델의 변화
02 생성 모델과 예술의 만남
03 예술을 가능하게 한 생성 모델 원리
04 생성 모델 기술과 창작
05 시각 예술 생성 기술
06 문학 예술 생성 기술
07 영화 예술 생성 기술
08 멀티모달 생성 기술과 예술
09 생성 모델 작품 생성 방법
10 AI 생성 모델 예술 대 생성형 AI 예술

GAN은 생성기(Generator)와 판별기(Discriminator)라는 두 개의 알고리즘이 경쟁하면서 개선되도록 설계한 모델이다. 생성기는 위조 예술품을 만드는 위조범과 비슷하다. 실제와 구별할 수 없는 이미지(또는 다른 유형의 데이터)를 생성하려고 시도한다. 생성기는 아주 처음에 무작위로 아무런 의미가 없는 숫자나 패턴, 즉 ‘노이즈’라고 부르는 랜덤 데이터를 입력받는다. 이 노이즈는 혼란스러운 데이터지만 생성기는 이 데이터를 조금씩 변형하면서 판별기로부터 진짜인지 가짜인지 피드백을 받는다.

머리말_“기술이 예술이 되는 생성형 인공지능” 중에서

생성 모델의 원리는 ‘잠재 공간(latent space)’이라 불리는 고차원 공간에서 이루어진다. 이 공간은 수많은 데이터 속에서 패턴을 발견하고, 이를 기반으로 새로운 이미지를 생성하는 과정에서 중요한 역할을 한다. 생성 모델은 특정한 잠재 벡터를 선택해, 새로운 결과물을 만들어내며, 이는 기존 데이터와는 다른, 그러나 유사한 특성을 지닌 창작물을 탄생시킨다

01_“생성 모델의 변화” 중에서

오토인코더(Autoencoder)는 신경망의 일종이다. 입력 데이터를 기계가 학습하고 활용할 수 있는 표현 방식으로 변환한다. 이것이 인코딩이다. 인코딩한 데이터가 있는 공간이 잠재 공간인데, 데이터의 복잡한 구조를 기계가 이해할 수 있게 단순하고 유의미한 형태로 표현한다. 이 공간이 핵심 정보를 담아내는 곳이다

02_“생성 모델과 예술의 만남” 중에서