AI가 문구를 이미지로 변환
AI 기반의 텍스트-이미지 아트 생성 도구에 작업이 할당되었던 때가 있었습니다. 월스트리트 저널에 푹 빠져 있는 휴머노이드 로봇의 이미지를 생생한 노란색 벤치에서 제작하는 것이었습니다. 이 개념은 매력적이지만 사용 가능한 수많은 로봇 이미지 중에서 하나만이 실제일 수 있음을 상기시켜 줍니다. . 이러한 로봇 형상의 주요 부분은 텍스트-이미지 생성기, 특히 OpenAI의 CLIP와 같은 도구를 사용하는 인공 지능을 통해 탄생했습니다. 그러한 이미지를 만들려는 사람은 문구를 입력하기만 하면 그에 대한 응답으로 이미지가 형성됩니다.
키 포인트:
- AI 도구에는 텍스트에서 이미지를 생성하는 기능이 있습니다.
- 로봇 이미지의 대부분은 실제가 아닌 AI가 제작한 것입니다.
실제 대. AI: 비교 분석
인간의 능력과 경쟁할 수 있는지 평가하여 AI 사진 생성의 한계를 테스트하기 위한 과제가 고안되었습니다. 인간 참가자는 착용하는 데 한 시간이 걸리는 복잡하고 세심하게 제작된 로봇 슈트를 입은 실제 사진가였습니다.
AI 이미지 생성 과정 해석
이미지 생성 메커니즘을 이해하기 위해 Dolly 2 및 Dream Studio와 같은 플랫폼은 사용자가 문구를 삽입할 수 있는 간단한 텍스트 상자를 제공합니다. 그런 다음 이러한 AI 플랫폼은 제공된 텍스트를 해석하고 이를 고유한 이미지로 변환합니다.
- Dolly 2 및 Dream Studio와 같은 AI 도구는 텍스트 입력을 시각적으로 창의적인 이미지로 변환합니다.
AI의 학습 측면
하지만 AI의 경우 학습은 단순히 이미지 몇 장을 암기하는 것과는 다릅니다. ImageNet 챌린지와 비슷하게 라벨이 붙은 수십억 개의 이미지를 선별해야 했습니다. 이 연습은 AI가 다양한 모양과 개체 유형을 더욱 차별화하고 개별 개체 간의 관계를 식별하는 데 도움이 되었습니다.
핵심:
- AI는 수십억 개의 라벨이 붙은 이미지를 통해 다양한 모양, 개체 유형, 다양한 개체 간의 연결을 식별하여 지식을 얻습니다.
AI의 예술적 능력에 대한 성찰
기본 이미지 생성은 이러한 프로그램 기능의 한 측면일 뿐입니다. 그들은 다양한 예술과 사진 스타일을 능숙하게 이해하므로 사용자가 다양한 스타일을 실험할 수 있으며, 중세 그림으로 묘사된 사무용 프린터 수리나 선글라스를 쓴 토끼를 그린 앤디 워홀 스타일의 유형화 그림과 같은 창작물로 이어집니다.
사실적인 이미지 제작의 장애물
그러나 사실적인 사진을 생성하는 것은 이러한 시스템에 심각한 과제를 제기하며 최종 제품이 흐릿하거나 잘못 정렬되는 경우가 많습니다.
AI 이미지 생성의 오용 가능성
그러한 도구의 잠재적인 손상 측면을 무시하지 않는 것이 중요합니다. 폭력적이거나 정치적으로 주입된 이미지를 생성하기 위해 조작적으로 사용될 수 있습니다. 이는 파괴적인 목적으로 AI 생성 콘텐츠를 사용하는 것을 방지하는 개정된 기술 정책에 대한 요구 사항을 강조합니다.
- AI 도구를 조작하여 폭력적이거나 정치적으로 비난받는 이미지를 생성할 수 있습니다.
- AI 생성 콘텐츠의 오용을 방지하려면 기술 정책 업데이트가 시급합니다.
AI 오용에 대한 대응
실제 이미지와 AI 생성 이미지를 구별하는 작업이 점점 더 어려워지고 있습니다. AI가 생성한 이미지에 대한 인정을 장려하고 워터마크 이미지를 홍보하는 Open AI 정책과 같은 조치가 실행되었습니다.
결론: AI 아트툴의 단점과 발전
결국 AI 아트 도구는 엄청난 발전을 이루었지만 완벽하지는 않습니다. 사실적인 이미지를 위해서는 여전히 전문 사진가와 소품이 필요할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 프레젠테이션이나 웹사이트를 위한 즉각적인 시각 자료나 일러스트레이션의 경우 AI 도구가 탁월합니다. 이러한 AI 아트 도구가 달성할 수 있는 정교함에 관계없이 창작을 주도하는 개념을 결코 정당화할 수 없다는 점을 명심하는 것이 중요합니다.
키 포인트:
- AI는 상당한 발전을 이루었지만 특히 사실적인 이미지를 생성하는 데 있어서 계속해서 한계에 직면하고 있습니다.
- AI 도구는 프리젠테이션 및 웹사이트를 위한 신속한 시각 자료나 일러스트레이션을 생성하는 데 탁월합니다.
