AI 이미지 생성에는 어떤 발전이 이루어지고 있나요?
현재 AI 이미지 생성 분야에서는 고도로 정교한 발전이 연구되고 있습니다. AI 이미지 생성에서 가장 일시적인 기술 중 하나인 딥페이크 기술은 연구에서 상당한 진전을 보이고 있습니다. 텍스트 설명에서 다양한 이미지를 생성하도록 훈련된 GPT-3 변환기 모델의 변형인 OpenAI의 DALL·E가 그러한 예입니다. 모델은 존재하지 않지만 단순히 텍스트로만 설명된 개념의 이미지를 생성할 수도 있습니다. 이는 지금까지 깊이 탐구되지 않은 AI 이미지 생성의 측면입니다.
이러한 발전은 어떻게 활용되나요?
현재 개발, 동향, 발전에 관심이 있는 AI 연구자, 개발자, 기술 저널리스트는 이 정보를 각자의 분야에서 활용할 수 있습니다. 연구 목적을 위한 새로운 의료 영상 합성부터 디지털 예술 분야의 새로운 애플리케이션 개발에 이르기까지 AI 이미지 생성은 광범위한 분야에 스며들어 왔습니다.
Nvidia의 StyleGAN2의 역할은 무엇인가요?
다른 곳에서는 NVIDIA가 개발한 AI인 StyleGAN2가 스타일 전송 기술을 기반으로 고해상도 이미지를 생성합니다. 이 기술의 실제 적용은 비디오 게임 디자인, 디지털 광고 및 CGI 효과를 크게 향상시킬 수 있어 AI 개발자와 연구자들 모두에게 없어서는 안 될 기술임이 입증되었습니다. 예를 들어 AI가 특정 얼굴(예: 유명인)의 스타일을 다른 얼굴에 적용하여 현실적이면서도 기만적인 시각적 결과를 얻을 수 있는 딥페이크 기술과 잘 어울립니다.
AI 이미지 생성의 발전을 어디에서 따라갈 수 있나요?
AI 이미지 생성의 최근 발전을 따라가려는 사람들에게는 다양한 온라인 도구가 도움이 될 수 있습니다.
1. Arxiv 이성 보존자
– 장점: AI 및 기계 학습에 관한 연구 논문 및 기사의 보고에 무료로 액세스할 수 있습니다.
– 단점: 초보자에게는 압도적이고 기술적으로 밀도가 높을 수 있습니다.
– Arxiv 정신 보존자
2. AI 허브(구글)
– 장점: AI 데이터 세트부터 사전 훈련된 모델까지 광범위한 리소스를 제공합니다.
– 단점: 전체 액세스를 위해서는 Google 계정이 필요합니다.
– AI 허브
3. 코스라
– 장점: 이미지 생성에 초점을 맞춘 인공 지능 온라인 강좌를 제공합니다.
– 단점: 모든 강좌가 무료는 아니며, 일부 강좌는 구독이 필요합니다.
– Coursera
AI 이미지 생성이 미래를 어떻게 변화시킬 것인가?
우리의 시선을 10년 후 미래로 투영하면 AI 이미지 생성이 우리의 현실을 근본적으로 변화시킬 수 있습니다. AI가 생성한 이미지는 현실과 환상 사이의 경계를 모호하게 만들어 시각적 콘텐츠의 무결성에 의문을 제기할 수 있는 수준의 정확성과 신뢰성을 보유할 가능성이 높습니다.
연구원과 개발자는 이러한 고급 이미지 생성 기술을 유비쿼터스 도구로 전환할 수 있는 훈련 데이터, 대역폭 및 계산 능력과 관련된 주요 문제를 해결하는 직전에 있을 수 있습니다. 기술 저널리스트와 블로거들은 기술 자체만큼이나 풍부하게 AI의 “창의적 우위”를 보도하여 인간과 기계의 장인 정신 사이의 경계를 더욱 모호하게 만들 것입니다.
AI 이미지 생성에 대한 결론은 무엇입니까?
요약하자면, AI 이미지 생성의 발전은 겉으로는 무한해 보이며 초현실적인 풍경의 경계를 넘어 당혹스럽고 비윤리적인 딥페이크에 이릅니다. 지금부터 10년 후에 AI 연구자, 개발자, 기술 저널리스트들은 이 흥미로운 기술 공간에서 다양한 새로운 응용 프로그램을 목격하게 될 것입니다.
