Stable Diffusion의 두 번째 알아보는 시간입니다 AI의 활동 반경이 날로 확산되는 요즘 다양하게 활용되고 있는 것 중 Stable Diffusion을 통한 이미지 생성 및 영상 제작 등에서 쓰이는 방법을 알아보고 앞으로의 전망과 발전 가능성에 대해서 알아보고자 합니다 일례로 마치 실제 모델이 화보를 찍은 것 마냥 생성된 이미지로 룩북(lookbook) 영상을 제작해서 선보이기도 합니다.
Stable Diffusion 이란 무엇입니까?
StableDiffusion은딥러닝을사용하여이미지를생성하는알고리즘입니다.
GAN(GenerativeAdversarialNetwork)과구조가유사하지만 GAN의 단점을 보완하여보다 안정적으로 영상을 생성할 수 있습니다. GAN은 생성기와 판별기로 구성된 두 개의 신경망을 사용하여 이미지를 생성합니다.
생성기는 실제이미지와유사한이미지를 생성하고 식별자는 생성된 이미지와 실제이미지를 구분합니다. 생성기는 판별기가 이미지를 실제이미지로 잘못 분류한 이미지를 생성하고 판별 기는 생성기의 이미지와 실제이미지를 구별하도록 훈련됩니다.
GAN은 이미지생성에 매우 효과적인 알고리즘이지만 안정성이 낮습니다.
Generator는 Discriminator가 잘못 분류한 이미지를 실수로 생성하기 때문에 매우 이상한 이미지를 생성할 수 있습니다. 또한 discriminator는 창작자의 이미지와 실제이미지를 구별하는 방법을 학습하므로 실제이미지와 구별하기 어려운 이미지를 생성할 수 있습니다.
StableDiffusion은 GAN의 단점을 보완하여보다 안정적으로 이미지를 생성할 수 있는 알고리즘입니다.
StableDiffusion은 Generator나 Discriminator를 사용하지 않고 이미지의 확률분포를 학습하여 이미지를 생성합니다. 이러한 이유로 안정적인 확산은 GAN 보다 안정적으로 이미지를 생성할 수 있으며 이상한 이미지를 생성하기 어렵습니다.
StableDiffusion의 역사
Stable Diffusion은 2022년에 개발된 새로운 알고리즘입니다.
Stable Diffusion을 개발한 연구팀은 StableDiffusion이 GAN보다 더 신뢰할 수 있는 이미지를 생성할 수 있음을 보여주었습니다. StableDiffusion은 GAN보다 훈련 시간이 오래 걸리고 메모리 요구 사항이 높지만 많은 분야에 적용할 수 있습니다.
StableDiffusion특성
StableDiffusion에는 다음과 같은 기능이 있습니다.
실제이미지와 유사한 이미지생성
이상한 이미지생성가능성감소
다양한 분야에서 활용가능
StableDiffusion의 용도
StableDiffusion은 다음 분야에서 사용할 수 있습니다.
이미지보정
이미지변환
이미지생성
딥러닝 모델의 학습
StableDiffusion방식
StableDiffusion은 다음과 같은 방식으로 이미지를 생성합니다.
이미지의 확률분포를 학습합니다.
학습된 확률분포를 사용하여 이미지를 생성합니다.
StableDiffusion의 이점
StableDiffusion에는 다음과 같은 이점이 있습니다.
GAN 보다 안정적입니다.
이상한 이미지를 생성할 가능성이적 습니다.
다양한 분야에서 사용할 수 있습니다.
StableDiffusion의 단점
StableDiffusion에는 다음과 같은 단점이 있습니다.
학습시간은 GAN보다 오래 걸립니다.
GAN 보다 메모리요구사항이 더 높습니다.
StableDiffusion의 생성된 이미지 활용 예
StableDiffusion으로 생성한 이미지를 별도의 편집 툴로 제작한 영상물이다
마치 현장감마저 느껴지는 생생한 이미지로 얼핏 봐서는 구분이 가지 않는다.
StableDiffusion의 전망
StableDiffusion은 최근에 개발된 새로운 알고리즘이지만 이미다양한분야에서 사용되고 있습니다.
StableDiffusion으로 영상제작 뿐만 아니라 웹툰 그림같은 분야에서 혁신을 가져올 것으로 기대됩니다.
마지막으로 정리하자면 StableDiffusion은 딥러닝을 사용하여 이미지를 생성하는 알고리즘입니다. GAN의 단점을 보완하고 보다 안정적으로 이미지를 생성할 수 있는 StableDiffusion은 이미지보정, 이미지변환, 이미지생성, 딥러닝모델트레이닝등다양한 분야에 활용될 수 있다. StableDiffusion 뿐만 아니라 딥러닝을 통한 AI의 발전은 이미 시작되었고 머지 않은 미래에는 인간이 그 속도를 감당 하지 못 하게 될 것이다
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