[생성형 AI] 이미지 생성 모델

생성적 적대 신경망(GAN)

생성적 적대 신경망(GAN)은 딥러닝의 하위 분야 중 하나로, 가장 매력적이고 혁신적인 알고리즘 중 하나로 꼽힙니다. GAN은 기본적으로 두 개의 신경망, 즉 생성기(generator)와 판별기(discriminator)의 경쟁을 통해 학습이 이루어지는 구조를 가지고 있습니다.

GAN은 2014년 Ian Goodfellow에 의해 소개되었으며, 생성기와 판별기라는 두 구성 요소를 통해 복잡한 데이터 분포를 학습하고 새롭게 데이터를 생성할 수 있는 신경망 구조입니다. 생성기는 진짜와 같은 데이터를 만들어내는 역할을 하고, 판별기는 제공된 데이터가 실제 데이터인지 생성기가 만든 가짜 데이터인지를 판별하는 역할을 합니다.

GAN의 작동 방식

훈련 동안 생성자는 점점 더 실제와 유사한 데이터를 생성하려고 시도하며, 판별자는 실제 데이터와 생성된 데이터를 더 잘 구분하려고 합니다. 이 경쟁 과정에서 생성자와 판별자는 서로를 개선하며, 결국 생성자는 실제 데이터와 구분이 거의 불가능한 수준의 데이터를 생성할 수 있게 됩니다. 이 과정을 수학적으로는 최소화-최대화(minimax) 게임이라고 합니다.

GAN의 유형

다양한 GAN 아키텍처가 개발되었으며, 각각 다른 특징과 응용 분야를 가집니다.

DCGAN(Deep Convolutional GAN): 컨볼루셔널 신경망을 기반으로 하여 이미지 생성에 특화된 GAN 버전입니다. 높은 품질의 이미지를 생성할 수 있습니다.
StyleGAN: 특히 얼굴 이미지 생성에서 혁신적인 결과를 보였으며, 이미지의 스타일을 조정하여 다양한 변형을 생성할 수 있는 기능을 제공합니다.
Conditional GAN: 레이블이나 조건을 기반으로 특정 유형의 이미지를 생성할 수 있도록 하는 GAN입니다. 이를 통해 생성되는 이미지의 특성을 더 세밀하게 제어할 수 있습니다.

도전과제 및 솔루션

그러나 GAN을 다루면서 부딪히는 문제 중 하나는 '모드 붕괴'(mode collapse)입니다. 이는 생성기가 다양성이 부족한 비슷비슷한 출력을 반복적으로 생성하는 현상을 말합니다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 여러 연구자들이 새로운 아키텍처, 손실 함수, 훈련 방법 등을 제안하고 있습니다. 예를 들어, 판별기와 생성기의 균형을 맞추기 위해 서로 다른 학습률을 적용하거나, 다양성을 촉진하는 목표 함수를 사용하는 것 등이 있습니다.

VAE(변분 자동 인코더)

VAE 이해

변분 자동 인코더(Variational Autoencoders, VAE)는 딥러닝의 파워를 이용해 복잡한 데이터 분포를 학습하는 생성 모델 중 하나입니다. 기본적으로 VAE는 인코더와 디코더 두 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있으며, 인코더는 입력 데이터를 잠재 공간(latent space)의 분포로 변환하는 역할을, 디코더는 그 잠재 공간의 포인트를 새로운 데이터로 변환(재구성)하는 역할을 합니다. VAE의 핵심은 인코더에 의해 생성된 잠재 공간의 분포를 통해 입력 데이터를 정교하게 모델링하고, 이로부터 새로운 데이터를 생성해내는 것입니다.

VAE의 손실 함수는 재구성 항(reconstruction term)과 정규화 항(regularization term) 두 가지로 구성됩니다. 재구성 항은 원본 데이터와 VAE에 의해 생성된 데이터 간의 차이를 최소화하는 것을 목표로 합니다. 정규화 항은 인코더에 의해 생성된 잠재 공간의 분포를 가우시안 분포와 유사하게 만드는 것이 목적입니다. 수식으로 표현하면 다음과 같습니다:

L = -\mathbb{E}_{q(z|x)}[\log p(x|z)] + D_{KL}[q(z|x) || p(z)]

여기서 $L$ 은 손실 함수, $\mathbb{E}$ 은 기대값, $D_{KL}$ 은 Kullback-Leibler 발산, $q(z|x)$ 는 인코더에 의해 정의된 잠재 변수 $z$ 의 조건부 분포, $p(x|z)$ 는 디코더에 의해 정의된 재구성된 데이터의 분포, $p(z)$ 는 $z$ 의 사전 분포를 의미합니다.

VAE의 메커니즘

VAE는 입력 데이터를 받아 이를 잠재 공간의 분포로 인코딩하고, 잠재 공간에서 샘플링된 포인트를 사용해 새로운 데이터를 생성하는 과정을 거칩니다. 잠재 공간은 고차원 데이터의 복잡성을 요약하고, 새로운 데이터 포인트를 이 공간에서 샘플링함으로써 데이터의 새로운 변형을 탐색할 수 있게 합니다.

GAN과의 차이점

VAE와 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks, GAN)은 둘 다 생성 모델이지만, 몇 가지 주요 차이가 있습니다. VAE는 데이터의 확률적 모델을 구축하며, 재구성 손실과 KL 발산을 통해 훈련됩니다. 반면, GAN은 생성자와 판별자라는 두 네트워크를 경쟁시키는 방식으로 훈련되며, 생성된 데이터가 진짜 데이터와 얼마나 유사한지를 학습합니다. 결과적으로 VAE로 생성된 이미지는 더 흐릿할 수 있지만, 잠재 공간의 연속성과 평활성 때문에 여러 응용 분야에서 선호될 수 있습니다.

VAE의 응용

VAE는 이미지 생성, 비지도 학습, 이상 탐지, 의미론적 해석 가능한 특징 학습 등 다양한 응용 분야에 사용됩니다. 예를 들어, VAE를 사용하여 얼굴 이미지의 다양한 속성(예: 표정, 안경 유무)을 조절할 수 있으며, 비지도 학습에서는 데이터의 잠재적 특징을 자동으로 학습하여 클러스터링을 수행할 수 있습니다.

VAE 사용 시의 어려움

VAE를 사용할 때 몇 가지 고려할 점이 있습니다. 생성된 이미지의 품질이 GAN에 비해 상대적으로 낮을 수 있는데, 이는 VAE의 잠재 공간이 가우시안 분포를 따르도록 강제하기 때문에 발생합니다. 이로 인해 이미지가 더 흐릿하게 나타날 수 있습니다. 또한, 재구성 손실과 KL 발산 사이의 균형을 적절히 맞추는 것도 중요합니다. 너무 많은 정규화를 적용하면 잠재 공간이 너무 단순해져 다양한 출력을 생성하지 못할 수 있으며, 반대로 적용을 줄이면 과적합의 위험이 있습니다.

Transformer 기반 모델

트랜스포머 모델 소개

트랜스포머 모델은 2017년 "Attention Is All You Need" 논문에서 처음 소개되었으며, 자연어 처리(NLP) 분야에서 큰 변화를 가져왔습니다. 이 모델은 기존의 순차적인 작업 처리 방식 대신, 주의(Attention) 메커니즘을 활용하여 입력 데이터 간의 관계를 모델링합니다. 이로 인해 트랜스포머는 문맥 이해와 장거리 종속성을 효과적으로 캡처할 수 있게 되었습니다.

이미지 생성에 대한 적응

트랜스포머의 성공이 증명되면서, 그 아이디어는 이미지 처리 영역으로 확장되었습니다. 특히 Vision Transformer (ViT)와 같은 아키텍처는 이미지를 격자 패치로 분할하고, 이러한 패치를 입력 시퀀스처럼 처리하여 이미지 관련 작업에 트랜스포머를 적용할 수 있는 길을 열었습니다. ViT는 이미지 분류 작업에서 뛰어난 성능을 보여주었고, 이후 이미지 생성 분야에서도 트랜스포머 모델이 탐색되기 시작했습니다.

주요 기능 및 이점

이미지 생성을 위한 트랜스포머 모델의 가장 큰 이점 중 하나는 장거리 종속성을 효과적으로 캡처할 수 있다는 점입니다. 이미지 내의 여러 요소 간의 복잡한 관계와 상호작용을 모델링함으로써, 트랜스포머 기반 모델은 더 리얼리스틱하고 세부적인 이미지를 생성할 수 있습니다. 이는 특히 복잡한 장면을 구성하는 데 있어 큰 장점으로 작용합니다.

예시 및 적용

가장 주목할 만한 예시 중 하나는 DALL-E 입니다. DALL-E는 트랜스포머 기반 모델으로, 사람이 제공한 텍스트 설명에 기반하여 복잡한 이미지를 생성할 수 있는 능력을 보여주었습니다. 예를 들어, "아바타 스타일의 판다가 컴퓨터에서 작업을 하는 이미지"와 같은 비교적 복잡한 요구사항도 만족시킬 수 있습니다. 이는 트랜스포머 모델이 얼마나 유연하고 강력한지를 보여주는 예시입니다.

현재 과제

그러나 트랜스포머 기반 이미지 생성 모델은 계산 복잡성과 높은 리소스 요구 사항으로 인해 여전히 도전적인 과제를 안고 있습니다. 트랜스포머 모델은 많은 양의 데이터와 상당한 계산 능력을 요구하며, 이는 특히 고해상도 이미지 생성에 있어 더욱 도전적입니다. 이러한 문제를 해결하기 위한 연구에는 모델의 효율성을 개선하고, 계산 비용을 줄이는 다양한 기법이 포함됩니다. 예를 들어, 모델의 차원을 줄이거나, 양자화를 통해 모델의 크기를 축소하는 방법 등이 있습니다. 지속적인 연구를 통해 이러한 과제들이 해결될 것으로 기대됩니다.

확산 모델

확산 모델은 최근 이미지 생성 영역에서 큰 주목을 받고 있는 인공지능 기술입니다. 이들은 복잡한 데이터 분포를 학습하고 실제와 유사한 이미지를 생성할 수 있습니다. 그러나 확산 모델이 이러한 업적을 달성하는 방법은 다른 생성 모델과 크게 다릅니다. 이 글에서는 확산 모델의 기본 개념에서부터 심화된 내용, 타 모델과의 비교, 그리고 난제 및 향후 발전 방향에 대해 설명합니다.

확산 모델의 핵심 아이디어는 데이터에 점진적으로 노이즈를 추가하고, 이 노이즈를 시간의 역순으로 점차적으로 제거하여 원본 데이터를 복원하는 것입니다. 이 과정은 물리학의 확산 과정에서 영감을 얻었습니다. 초기 데이터는 점차 무질서해지다가, 반대 과정을 통해 초기 상태로 되돌아가는 것과 유사합니다.

확산 모델이 이미지를 생성하는 방법

확산 모델은 두 가지 핵심 작업, 즉 순방향 확산과 역방향 확산으로 구성됩니다.

순방향 확산: 이 단계에서는 원본 이미지에 점차적으로 노이즈를 추가합니다. 각 단계마다 노이즈의 양이 증가하여, 최종적으로는 원본 이미지의 정보가 거의 판별할 수 없을 정도가 됩니다.
역방향 확산: 순방향 단계의 과정을 거꾸로 실행하여 노이즈를 점차 제거하고, 최종적으로 원본 이미지와 유사한 이미지를 생성합니다. 이 단계에서는 학습된 모델이 노이즈로부터 원본 데이터를 추정하는 역할을 합니다.

타 모델과의 비교

확산 모델은 이미지 품질, 생성 다양성, 그리고 훈련 안정성 측면에서 주목할 만한 장점을 가집니다. 특히, GAN의 경우 훈련 과정에서 발생할 수 있는 모드 붕괴 문제를 피할 수 있으며, VAE에 비해 보다 세밀하고 사실적인 이미지를 생성할 수 있습니다. 또한, 확산 모델은 트랜스포머 기반 모델보다 특정 범위의 작업에 있어 더 우수한 결과를 보일 수 있습니다.