생성적 적대 신경망(GAN)의 이해

이번 포스트에서는 이미지 생성 분야에서 혁신적인 결과를 가져오고 있는 생성형 AI(Generative AI)의 알고리즘인 생성적 적대 신경망(GAN, Generative Adversarial Networks)에 대해 알아보겠습니다. 생성적 적대 신경망인 GAN에 대한 이해와 GAN을 활용한 분야를 살펴보도록 하겠습니다.

 

생성형 AI(Generative AI)의 이해가 필요하신 경우  포스트를 확인하시면 도움이 될 것입니다.

 

 

생성형 AI(Generative AI)

 

 

생성적 적대 신경망(GAN)이란?

서로 경쟁하면서 성능을 개선해 나가는 두 개의 AI 시스템

 

GAN은 Generative Adversarial Networks의 약자로 “생성적 적대 신경망”이라고 번역되는 AI기술 중 하나입니다.

• G - Generative
• A - Adversarial
• N - Network

 

두 개의 AI 시스템을 서로 경쟁시키면서(Adversarial) 콘텐츠를 만들어내는(Generative) 방식입니다. 가짜 콘텐츠를 만드는 생성자(Generator) AI 와 콘텐츠의 진위를 판별하려는 식별자(Discriminator) AI, 이렇게 두개의 AI 시스템이 서로 경쟁을 반복하면서 가짜 콘텐츠의 정밀도를 높이고 새로운 콘텐츠를 스스로 만들게 되는 것입니다.

 

하나의 AI가 단독으로 작동하는 것보다 더 빠르게 콘텐츠를 생성하도록 두 개의 AI 시스템을 이용하는 방식입니다.

 

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생성적 적대 신경망(GAN)의 이해

예를들어 빛의 화가 램브란트의 그림에서 영감을 받아 새로운 이미지를 생성하는 작업을 가정해 보겠습니다. 먼저 램브란트의 그림들을 다수 수집한뒤 램브란트의 작품에서 보이는 특징들 색상과 구도, 붓놀림 하나하나까지 모두 파악하도록 GAN을 훈련시킵니다.

 

생성자 AI가 램브란트 작품을 복제하면, 그사이 다른 구분자 AI는 복제된 작품을 평가합니다. 작품을 복제하는 생성자 AI가 기존 작품 속의 다양한 특징을 바탕으로 학습한 지식을 활용해 램브란트 화풍의 새로운 이미지를 수천 장 생성하면, 구분자 AI는 램브란트의 화풍과 얼마나 유사한지 평가합니다.

 

유사성이 떨어지는 창작물은 개선을 위해 생성자 AI 로 돌려보내는 거죠. 이와 같이 두 개의 AI가 반복해서 학습을 하다 보면 생성자 AI는 램브란트 스타일로 그림을 그리는 데 점점 더 능숙해집니다.

 

 

 

GAN이 단순히 모방하는 것을 넘어 새로운 콘텐츠를 생성하는 능력은

AI 연구에서 중요한 이정표로 여겨지고 있습니다.

 

 

 

생성적 적대 신경망(GAN)의 사용

위에 램브란트와 빈센트 반고흐의 작품을 모방하는 방식을 알아 보았듯이 GAN은 기존 데이터를 변환하는 데 사용할 수 있습니다. 이미지를 다른 스타일로 변환하거나 새로운 텍스트를 생성하는 데 사용할 수 있습니다. 또한 새롭고 독창적인 이미지, 비디오 또는 음악을 만드는 데 사용할 수 있습니다. 

 

생성자(Generator) AI의 모방학습의 발전 

• 사실적인 이미지
• 사실적인 비디오
• 새로운 텍스트
• 새로운 음악
• 존재하지 않는 사람의 얼굴
• 존재하지 않는 장소의 풍경
• 존재하지 않는 사물

 

판별자(Discriminator) AI 판별학습의 발전 

• 이미지 노이즈 제거
• 이미지 품질 향상
• 이미지 매핑
• 이미지 생성
• 이미지 변환
• 이미지 스타일링
• 텍스트 생성
• 음악 생성
• 비디오 생성
• 비디오 변환
• 비디오 스타일링

 

 

결론

이번 포스팅에서는 생성형 AI의 알고리즘인 생성적 적대 신경망(GAN)에 대해 알아보았고, 사용분야도 살펴보았습니다. 

 

GAN은 매우 유망한 기술이며 다양한 분야에서 이미 사용되고 있고, 앞으로도 계속 발전하고 더 사실적이고 유용한 데이터를 생성할 수 있을 것으로 예상됩니다.

 

그러나 GAN이 악의적인 목적으로 사용될 수도 있다는 점에 유의해야 합니다. GAN이 가짜 뉴스 및 가짜 동영상을 생성하는 데 사용될 수 있고, 스팸 및 피싱 이메일을 생성하는 데 사용될 수 있습니다. GAN의 잠재적인 위험을 인식하는 것이 중요합니다.

 

그럼에도 GAN의 잠재적인 이점은 무궁무진하며. 시간이 흐르면서 GAN은 다양한 방식으로 사람들의 삶을 개선하는 데 사용될 수 있습니다. 더불어 윤리적인 면도 항상 고려하면서 사용되도록 하는 것이 중요합니다.