진짜 사람 아닌 AI가 만든 모델 쓰는 시대 온다
인공지능(AI) 기술의 발달로 합성한 얼굴 사진·영상을 시간과 비용을 아끼며 자유자재로 활용할 수 있는 길이 열렸다. 이를 통해 관련 비즈니스도 새롭게 등장하고 있다.IT 업계에 따르면 AI 얼굴 합성...
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AI로 만들어진 가상의 모델을 쓰는 시대가 오고 있습니다.
기사 요약
국내의 한 업체는 가상의 인물 '조은현'을 만들었다. 이 회사는 딥러닝 컴퓨터 그래픽 전문 스타트업 '딥스튜디오'다.
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“얼굴을 합성해주는 카메라 앱들이 재미는 있지만, 아직까지 확실한 비즈니스 모델은 없는 상황이다”
"그 동안 가상 얼굴을 만드는 기술이 얼굴 합성 자체의 서비스나 비즈니스로서 크게 가치가 있었던 것은 아니다"
"하지만 그 기술에 사용된 딥러닝 모델이 다른 여러 가지 분류의 문제에서 더 혁신을 이루도록 돕고 있다는 데 의미가 있다"
해외에서는 AI로 합성해 세상 어디에도 없는 얼굴 사진 10만개를 무료로 배포하는 '제너레이티드 포토스'가 입소문을 타고 있다. 이 팀은 2년간의 프로젝트 끝에 10만 가지 얼굴 사진을 만들어 이달 초부터 구글 드라이브로 공유 중이다.
제너레이티드 포토스는 자체적으로 모델 69명을 특수 조건에서 촬영해 총 2만9천장의 사진을 얻은 후 기본 후처리를 거쳤고, 머신러닝과 스타일 간(GAN) 기술을 통해 서로 다른 10만개의 얼굴 사진을 제작했다.
간 기술이란 상반되는 목적을 가진 두 요소가 대결하는 구조를 통해 이미지 생성을 학습하는 이미지 생성 기술의 한 종류다. 재조합 얼굴을 만드는 프로젝트에서 자주 쓰이는 기술이다. 간 기술은 깃허브 등을 통해 세계 개발자들의 손을 거쳐 여러 형태로 분화하고 있으며, 이번 프로젝트에 사용된 스타일 간은 엔비디아 측에서 구축한 모델이다.
정리
AI가 가상의 인물을 만듭니다. 국내의 딥스튜디오라는 업체에서 실제로 '조은현'이라는 가상의 인물을 만들었습니다.
해외에선 제너레이티포토스가 초상권 문제가 없는 가상의 인물사진을 만들어 배포중이기도합니다.
이러한 과정에서 제너레이티포토스는 GAN 기술을 이용했다고합니다. GAN기술이 무엇인지 찾아봤습니다.
새로운 인공지능 기술 GAN ① - 스스로 학습하는 인공지능
인공지능을 소프트웨어적으로 구현하는 머신러닝(Machine learning)의 분류에 대해 쉽게 설명한 글입니다. 그 중 비지도학습의 가장 대표적인 선두주자인 Generative adversarial network (GAN)에 대해 확인해보세요.
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가볍게 이해해본 개념은 이렇습니다.
간 기술은 머신러닝 기술 중 비지도학습에 포함되며 비지도학습에서 일반적으로 사용되는 군집화 데이터를 사용하긴 하지만 군집화에 이용하는 데이터가 약간 다릅니다.
간 기술에서 군집화 데이터는 모두 렌덤한 확률을 가진 '랜덤데이터(?)'입니다. 간에 들어온 데이터는 이 데이터의 렌덤한 결과물에 대한 확률 분포를 가지고 있습니다. 간에서는 이러한 확률 분포를 정확하게 추측하기 위한 과정을 거칩니다.
이 과정에서 생성자G와 분류자D가 서로 경쟁하듯 작업을 시작하는데요. 쉽게 예를 들자면 위조지폐를 만드는 범인과 위조지폐를 분류하려는 경찰이 계속 경쟁해서 결국엔 위조지폐를 만드는 범인이 진짜와 거의 차이가 없는 지폐를 만들게 되는겁니다.
자세한 내용은 위 링크를 보시면 좋을것같습니다.