Title: Generative Models for Image Synthesis
By Ryoo Gyeongbin Editor-in-Chief
Generative AI is transforming artificial intelligence, making significant strides not only in natural language processing but also in computer vision. At the 2024 Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) conference, two notable papers showcased the remarkable potential of this technology. The first, "Generative Image Dynamics," demonstrated how AI can bring still images to life, simulating natural movements like trees swaying in the wind. This is achieved by training the AI to analyze how each pixel moves based on different frequencies. The second paper, "Rich Human Feedback for Text-to-Image Generation," introduced a multimodal Transformer model that enhances image generation by incorporating human feedback, improving the creative collaboration between AI and users.
These advancements extend far beyond the academic world. Generative AI’s ability to create hyper-realistic visuals has the potential to revolutionize industries like fashion, entertainment, and medical imaging. It is already redefining how images are generated, offering a glimpse into the future of digital creativity. At the core of this technology are several models, each contributing to the overall advancement of image generation. One of the most exciting is the diffusion model. Think of it like a process that starts with a clean image and gradually adds noise—much like the static seen on old television sets—until the image is almost indistinguishable from random noise. The model then learns to reverse this process, removing the noise step by step to reconstruct the original image. This method allows diffusion models to create highly realistic images, often surpassing older models like GANs (Generative Adversarial Networks) in terms of visual quality. Perhaps more importantly, diffusion models provide users with flexibility, allowing them to control the final image through prompts or other inputs, which opens up a world of creative freedom. Another key player in the generative AI landscape is the variational autoencoder, or VAE. VAEs work by compressing an image into a simplified, lower-dimensional representation, known as a latent space, before decoding that information back into an image. This latent space enables the generation of variations of the original image, making it particularly useful for applications like fashion design, where designers might want to see different takes on a base design. VAEs offer more control over the generation process compared to GANs, though the images they produce can sometimes appear slightly blurrier. Generative Adversarial Networks, or GANs, remain a cornerstone of generative AI, despite their challenges. GANs operate through a fascinating interplay between two neural networks: a Generator that creates fake images, and a Discriminator that tries to distinguish between real and fake ones. This competition pushes the Generator to produce increasingly realistic images over time. While GANs are known for generating high-quality visuals, they can be tricky to train, and the variety of images they produce is often less diverse than those from diffusion models or VAEs.
Generative AI’s influence is also being embraced by industries like fashion. Brands such as Gucci are experimenting with AI in ways that merge technology with creativity. Through initiatives like Gucci's "Future Frequencies," generative AI is used to reimagine the brand’s aesthetic while staying rooted in its heritage. This innovative blend of art, technology, and tradition highlights the expansive possibilities of AI, suggesting a future where fashion, art, and digital technology are seamlessly integrated. As generative AI continues to evolve, it is reshaping not only how images are created but also how industries approach innovation. Whether for crafting visuals in movies, designing fashion collections, or imagining new forms of art, the collaboration between AI and human creativity is poised to unlock unprecedented potential across multiple sectors.
생성형 AI는 인공지능의 판도를 바꾸고 있습니다. 이제는 자연어 처리뿐만 아니라 컴퓨터 비전에서도 괄목할 만한 성과를 내고 있습니다. 특히 2024년 컴퓨터 비전 및 패턴 인식(CVPR) 학회에서 발표된 두 편의 논문은 이 기술의 놀라운 잠재력을 여실히 보여줍니다. 첫 번째 논문인 ‘Generative Image Dynamics’는 정지된 이미지를 생동감 있게 변환하는 AI 기술을 소개했습니다. 예를 들어, 바람에 흔들리는 나무와 같은 자연스러운 움직임을 AI가 재현하는 방식입니다. 이 기술은 각 픽셀의 움직임을 다양한 주파수에 따라 분석하는 학습을 통해 구현됩니다. 두 번째 논문인 ‘Rich Human Feedback for Text-to-Image Generation’는 멀티모달 트랜스포머 모델을 사용해 인간의 피드백을 반영하여 이미지 생성의 질을 높이는 방식을 제시했습니다. 이를 통해 AI와 인간의 창의적인 협업이 한층 강화되었습니다.
이 같은 기술 발전은 학문적 영역을 넘어 패션, 엔터테인먼트, 의료 영상 등 다양한 산업에 새로운 가능성을 열고 있습니다. 생성형 AI는 초현실적인 이미지를 만들어내는 능력으로 이미지를 생성하는 방식에 혁신을 일으키고 있으며, 디지털 창작의 미래를 보여주고 있습니다. 이러한 기술의 핵심에는 여러 AI 모델이 존재하며, 각 모델은 이미지 생성의 진화를 이끌고 있습니다. 그중 가장 주목받는 모델 중 하나는 Diffusion(확산) 모델입니다. Diffusion (확산) 모델은 깨끗한 이미지에 점진적으로 노이즈를 추가해, 마치 옛날 TV에서 보이던 정적처럼 이미지를 노이즈와 구별할 수 없을 정도로 흐리게 만듭니다. 이후 모델은 이 과정을 역으로 진행하여 노이즈를 단계적으로 제거하며 원본 이미지를 복원하는 방식으로 학습합니다. 이 과정 덕분에 확산 모델은 기존의 GAN(생성적 적대 신경망)보다 더 현실적인 이미지를 생성할 수 있습니다. 또한, 사용자는 프롬프트나 입력을 통해 최종 이미지에 대한 제어권을 가질 수 있어 창작의 자유도가 크게 확장됩니다.
이와 더불어 VAE(변이형 오토인코더)도 중요한 역할을 합니다. VAE는 이미지를 낮은 차원의 공간으로 압축한 후 이를 다시 이미지로 복원하는 방식으로 작동합니다. 이 잠재 공간은 원본 이미지의 다양한 변형을 생성할 수 있어 패션 디자인 등에서 매우 유용하게 활용될 수 있습니다. VAE는 GAN에 비해 생성 과정에서 더 많은 제어권을 제공하지만, 생성된 이미지가 다소 흐릿해질 수 있는 단점도 존재합니다.
GAN(생성적 적대 신경망)은 여전히 생성형 AI의 핵심 기술 중 하나로 자리하고 있습니다. GAN은 가짜 이미지를 생성하는 Generator(생성자)와 진짜와 가짜 이미지를 구분하는 Discriminator(판별자)가 상호 경쟁하며 점점 더 현실적인 이미지를 만들어내는 방식으로 작동합니다. GAN은 고품질 이미지를 생성하는 데 뛰어나지만, 훈련 과정이 복잡하고 생성된 이미지의 다양성이 제한적일 수 있다는 한계가 있습니다.
생성형 AI는 패션 산업에서도 그 영향력을 넓히고 있습니다. Gucci(구찌)와 같은 명품 브랜드는 AI와 창의성을 결합하는 실험을 진행하고 있습니다. 구찌의 ‘Future Frequencies’ 프로젝트는 생성형 AI를 활용해 브랜드의 미학을 재해석하는 동시에 전통을 유지하는 방식을 제시하고 있습니다. 이러한 기술과 예술, 전통의 융합은 AI가 패션, 예술, 디지털 기술의 경계를 넘나들며 미래의 창의적 가능성을 확장하는 데 중요한 역할을 하고 있음을 보여줍니다.
생성형 AI의 진화는 단순히 이미지 생성 방식에 그치지 않고, 다양한 산업들이 혁신을 추구하는 방식에도 근본적인 변화를 가져오고 있습니다. 영화 속 시각적 이미지 제작부터 패션 디자인, 그리고 새로운 예술 형태의 창조까지, AI와 인간의 창의적 협업은 앞으로 수많은 분야에서 전례 없는 잠재력을 실현할 것으로 기대됩니다.