인공지능 이미지

인공지능 이미지(AI Image)는 인공지능 기술을 활용하여 생성된 이미지를 말한다. 사용자가 입력한 텍스트를 바탕으로 이미지를 생성하는 방식으로 작동한다.

[아사달] 스마트 호스팅

개요

인공지능 이미지는 인공지능 기술을 이용하여 이미지를 생성하거나 수정하는 과정을 의미한다. 이 기술은 특히 생성적 적대 신경망(GAN, Generative Adversarial Networks), 딥러닝(Deep Learning), 그리고 자연어 처리(NLP)와 같은 인공지능의 하위 분야들을 활용하여 만들어진다. AI 이미지 생성 기술은 2D와 3D 이미지, 실사 사진, 애니메이션, 심지어는 새로운 예술 작품까지 다양한 형태의 시각적 콘텐츠를 생성할 수 있다.

인공지능 이미지 생성의 중요한 발전은 달리(DALL-E)와 미드저니(MidJourney), 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion) 같은 도구들을 통해 이루어졌으며, 이들 도구는 간단한 텍스트 입력만으로 고품질의 이미지를 생성할 수 있다. AI가 이러한 작업을 수행하는 방식은 인간의 창작 과정을 모방하여 주어진 데이터를 바탕으로 패턴을 학습하고, 그 패턴을 기반으로 새로운 이미지를 생성하는 것이다.

인공지능 이미지 생성은 다양한 산업 분야에서 활용되고 있으며, 그래픽 디자인, 광고, 영화 제작, 게임 디자인 등에서 강력한 도구로 자리 잡았다. 이러한 기술은 인간의 창의성을 보완하는 동시에 작업 시간을 단축시키고, 비용을 절감하는 역할을 한다. 나아가, 기존에는 상상하지 못했던 새로운 형태의 시각적 표현을 가능하게 한다는 점에서 창작 활동의 지평을 넓히고 있다.

역사

초기 연구

인공지능 이미지 생성 기술의 기원은 초기 신경망 연구에서부터 시작되었다. 2010년대 초반, 신경망을 통해 이미지를 생성하는 연구가 진행되었으나, 당시 기술로는 제한된 성능과 품질을 보였다. 초기에는 주로 오토인코더(Autoencoder)와 같은 모델이 사용되었는데, 이는 입력 이미지를 압축한 후 재구성하는 방식으로 작동하였다. 하지만 이 모델은 생성된 이미지의 다양성과 품질이 낮았으며, 실제 세계의 이미지와 비교했을 때 인상적이지 않았다.

GAN의 출현 (2014년)

2014년, 이안 굿펠로우(Ian Goodfellow)가 생성적 적대 신경망을 개발하면서 인공지능 이미지 생성 기술에 혁신적인 변화가 나타났다. GAN은 생성자(Generator)와 판별자(Discriminator)라는 두 개의 신경망이 서로 경쟁하며 이미지를 생성하는 방식으로, 이 과정에서 생성자는 새로운 이미지를 만들고, 판별자는 그 이미지가 실제인지 가짜인지를 구별한다. 두 신경망이 상호작용하며 점점 더 사실적인 이미지를 생성하게 된다. 이 기술은 AI가 고도로 현실감 있는 이미지를 만들 수 있는 가능성을 처음으로 제시하였다.

GAN은 이후 다양한 변형이 개발되며 발전을 거듭하였다. 예를 들어, DCGAN(Deep Convolutional GAN)은 합성곱 신경망을 사용하여 이미지의 질을 크게 향상시켰으며, 픽스투픽스(Pix2Pix)는 스케치나 윤곽선을 사진으로 변환하는 방식의 이미지 변환 작업에서 높은 성과를 보였다. 또한, CycleGAN은 서로 다른 이미지 도메인 간의 변환을 가능하게 하여, 여름 풍경을 겨울 풍경으로 변환하는 등 창의적이고 새로운 변환 기술을 실현하였다.

GAN 이후의 발전 (2016년~현재)

GAN의 성공 이후, 인공지능 이미지 생성 기술은 다양한 방식으로 발전하였다. 그 중 변이형 오토인코더(VAE, Variational Autoencoders)는 잠재 공간(latent space)을 통해 다양한 이미지를 생성할 수 있는 모델로, GAN과 결합하여 더 높은 수준의 이미지를 생성할 수 있었다. VAE는 이미지 생성뿐만 아니라 이미지 변형, 압축, 복원 등에 유용한 기술로 활용되었다.

2018년 이후로는 달리와 같은 모델이 등장하여 텍스트 설명을 기반으로 이미지를 생성할 수 있는 기술이 개발되었다. 오픈AI(OpenAI)가 개발한 달리는 자연어 처리와 이미지 생성을 결합한 혁신적인 모델로, 사용자가 텍스트로 명령을 내리면 해당 명령에 맞는 이미지를 생성할 수 있다. 이는 단순한 이미지 생성 기술을 넘어, AI가 다양한 분야에서 창의적인 작업을 수행할 수 있는 가능성을 보여주었다.

2022년에는 스테이블 디퓨전과 같은 모델이 등장하면서 고해상도 이미지를 빠르고 효율적으로 생성할 수 있는 기술이 널리 사용되기 시작했다. 스테이블 디퓨전은 특히 오픈 소스 형식으로 제공되어, 다양한 사용자와 개발자들이 이를 활용할 수 있게 되었다. 이러한 기술들은 예술, 디자인, 게임 개발, 광고 등 다양한 산업에서 활용되고 있으며, AI 이미지 생성 도구가 더 발전할 수 있는 기반을 마련했다.

최신 발전 (2023년 이후)

2023년 이후, 인공지능 이미지 생성 기술은 더욱 복잡한 작업을 처리할 수 있는 방향으로 발전하고 있다. 최근에는 이미지, 텍스트, 비디오 등 다양한 데이터를 동시에 처리할 수 있는 멀티모달(Multimodal) 모델이 개발되었으며, 이 모델들은 기존의 이미지 생성 기술을 넘어선 다양한 창의적 작업을 수행할 수 있다. 이러한 기술들은 특히 복합적인 데이터를 처리해야 하는 예술 작품 생성, 시뮬레이션, 게임 디자인 등에서 매우 유용하게 활용될 수 있다.

또한, 인공지능 이미지 생성 도구의 사용자 친화성도 크게 향상되었다. 이제는 비전문가들도 쉽게 인공지능 이미지 생성 도구를 사용할 수 있도록 간편한 인터페이스가 제공되며, 이는 기술의 대중화를 촉진하고 있다. 이런 도구들은 예술가나 디자이너뿐만 아니라 마케팅 전문가, 교육자, 콘텐츠 제작자 등 다양한 분야에서 창의적인 작업을 지원하고 있다.

원리

인공지능 이미지 생성 기술의 핵심은 기계 학습과 딥러닝 기술을 통해 방대한 양의 이미지 데이터를 학습하는 것이다. 이 과정에서 AI는 이미지의 특징을 이해하고, 학습한 패턴을 바탕으로 새로운 이미지를 생성할 수 있는 능력을 갖추게 된다. 특히, 생성적 적대 신경망이 인공지능 이미지 생성의 대표적인 방법론으로 꼽힌다.

GAN의 기본 원리는 두 개의 인공지능 네트워크, 즉 생성자와 판별자가 서로 경쟁하는 과정에서 점점 더 사실적인 이미지를 생성하는 것이다. 생성자는 무작위한 데이터를 바탕으로 이미지를 생성하며, 판별자는 그 이미지가 실제인지 생성된 것인지를 판단하는 역할을 한다. 이 두 네트워크는 서로 경쟁하면서 생성자는 더 나은 이미지를 만들기 위해 발전하고, 판별자는 더 정확하게 진위를 판단하려 노력하게 된다. 이 과정이 반복되면서 매우 사실적인 이미지가 생성될 수 있다.

또한, 트랜스포머(Transformer) 아키텍처는 최근 인공지능 이미지 생성에서 중요한 역할을 한다. 트랜스포머는 NLP에서 성공적으로 사용되었지만, 이미지 생성에도 효과적으로 적용된다. 예를 들어, 달리는 트랜스포머 기반의 언어 모델을 사용하여 텍스트를 입력받고, 그 텍스트를 바탕으로 이미지를 생성한다. 이는 AI가 단순히 패턴을 모방하는 것을 넘어서, 텍스트와 이미지 간의 의미적 연관성을 이해할 수 있도록 해준다.

마지막으로, 인공지능 이미지 생성 기술은 정합 학습(Contrastive Learning), 조건부 생성(Conditional Generation) 등 다양한 방법론을 사용하여 사용자가 원하는 스타일이나 특정 조건에 맞춘 이미지를 생성할 수 있다. 이러한 기술들은 AI가 더 나은 이미지를 생성하고, 사용자 요구에 맞게 조정할 수 있도록 도와준다.

특징

인공지능 이미지 생성 기술의 주요 특징 중 하나는 높은 창의성과 정교한 표현이다. AI는 인간이 생각하지 못한 방식으로 이미지를 조합하고 생성할 수 있어 새로운 창작물의 가능성을 넓힌다. 예를 들어, AI는 서로 다른 예술 스타일을 결합하거나 전혀 다른 이미지 요소를 합성하여 독창적인 이미지를 만들어낸다.

두 번째 특징은 대규모 데이터 처리 능력이다. 인공지능 이미지 생성은 방대한 양의 데이터를 학습해야 하는데, 이를 통해 다양한 이미지 스타일, 색상 조합, 구도를 학습하게 된다. 이렇게 학습된 데이터를 바탕으로 AI는 사용자가 요구하는 이미지 스타일에 맞춰 매우 사실적이거나 추상적인 이미지를 생성할 수 있다. 이 과정에서 AI는 기존의 이미지와는 전혀 다른 새로운 이미지를 창조할 수 있다.

또한, 사용 편의성도 인공지능 이미지 생성의 중요한 특징이다. 사용자는 복잡한 코딩이나 그래픽 디자인 기술 없이도 간단한 텍스트 명령으로 고품질의 이미지를 얻을 수 있다. 이는 예술가나 디자이너뿐만 아니라 비전문가도 쉽게 접근할 수 있다는 점에서 큰 장점이다. 특히, 달리와 같은 도구는 사용자가 "바다 위의 로봇" 같은 문장을 입력하면, 그에 맞는 이미지를 자동으로 생성하는 방식으로 매우 직관적인 사용자 경험을 제공한다.

마지막으로, 인공지능 이미지 생성 기술은 확장 가능성이 크다는 특징을 가진다. 이 기술은 단순히 예술작품을 생성하는 데 그치지 않고, 의료 영상 분석, 자동차 디자인, 도시 계획, 패션 산업 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다. AI가 이미지를 생성하는 능력은 점점 더 발전하고 있으며, 그 응용 범위도 지속적으로 확장되고 있다.

관련 기술

생성

이미지 생성 기술은 인공지능이 사람의 입력이나 특정 알고리즘에 따라 완전히 새로운 이미지를 만들어내는 기술이다. 이 기술의 핵심은 딥러닝 기술에 기반한 생성적 적대 신경망이다. GAN은 두 개의 신경망으로 구성되며, 하나는 이미지를 생성하고(생성자), 다른 하나는 생성된 이미지와 실제 이미지를 비교하여 그 차이를 식별하는 역할을 한다(판별자). 이 과정을 통해 인공지능은 점점 더 사실적인 이미지를 생성할 수 있게 된다. 대표적인 이미지 생성 도구로는 미드저니, 달리, 스테이블 디퓨전 등이 있다. 이 기술을 활용하면 예술 작품, 애니메이션 캐릭터, 광고용 시각 자료, 심지어 상상 속의 가상 현실 이미지까지도 매우 손쉽게 제작할 수 있다.

편집

이미지 편집 기술은 AI를 활용하여 기존 이미지를 보정하거나 수정하는 기술로, 사진 보정에서부터 복잡한 이미지 복원까지 다양한 응용이 가능하다. 주요 AI 기반 이미지 편집 기술로는 고화질 변환(Super-Resolution), 아웃페인팅(Outpainting), 인페인팅(Inpainting)이 있다.

고화질 변환은 저해상도의 이미지를 고해상도로 변환하는 기술이다. 딥러닝 기술을 통해 이미지의 세부 정보를 보완하여, 저해상도 이미지를 높은 화질로 변환할 수 있다. 이 기술은 오래된 사진이나 저화질 이미지 복원, 방송 및 영화 영상의 화질 향상 등에서 활용된다.

아웃페인팅은 이미지의 경계 부분을 확장하여 원본에 없던 공간이나 장면을 추가하는 기술이다. 예를 들어, 기존 이미지의 배경을 확장하거나, 일부 잘린 부분을 상상하여 이어붙이는 데 사용할 수 있다. 이 기술은 창작 작업에서 중요한 역할을 하며, 광고, 영화 포스터 제작 등에서 유용하게 사용된다.

인페인팅은 손상된 이미지나 결함이 있는 부분을 자동으로 복원하는 기술이다. 이미지 속 결함이나 사라진 부분을 자연스럽게 채우는 작업을 수행하며, 사진 복구나 영상 편집에 특히 많이 사용된다. 이를 통해 오래된 이미지의 결함을 수정하거나, 불필요한 개체를 제거하는 등 이미지 보정 작업이 가능해진다.

인식

이미지 인식은 인공지능이 이미지 속의 특정 개체를 식별하거나 정보를 분석하는 기술이다. 이 기술은 다양한 딥러닝 알고리즘을 통해 이미지 내의 특징을 분석하여 개체를 분류하거나 텍스트, 얼굴 등을 식별한다. 이미지 인식 기술은 얼굴 인식, 개체 식별, 텍스트 감지와 같은 기능을 통해 실생활에서 폭넓게 사용되고 있다. 주로 보안, 의료, 산업, 문서 관리 등에 활용된다.

얼굴 인식

얼굴 인식(Facial Recognition)은 사람의 얼굴을 식별하여 특정 인물의 신원을 파악하는 기술이다. 이 기술은 이미 보안 시스템에서 많이 활용되고 있으며, 스마트폰의 잠금 해제나 공항의 출입국 심사에서도 널리 사용되고 있다. 더불어, 소셜 미디어에서 사진 속 친구를 자동으로 태그하는 기능도 얼굴 인식 기술에 기반하고 있다.

개체 식별

개체 식별(Object Detection)은 이미지나 동영상에서 특정 물체나 사람을 식별하고 그 위치를 파악하는 기술이다. 이를 통해 자율주행 자동차는 도로 위의 다른 차량이나 보행자를 인식하고, 드론은 특정 개체를 추적할 수 있다. 물류 산업에서는 상품 식별에 활용되며, 의료 영상 분석에서도 장기나 세포를 인식해 질병 진단에 기여한다.

텍스트 감지

텍스트 감지(OCR, Optical Character Recognition)는 이미지 속 텍스트를 감지하고 디지털 형식으로 변환하는 기술이다. 이 기술은 문서 스캔, 신분증 인식, 간판 번역 등에서 널리 사용된다. 특히 번역 앱은 이미지 속 텍스트를 실시간으로 인식하여 번역된 결과를 제공하는 기능을 지원한다.

활용 분야

교육

교육 분야에서는 AI 이미지 생성 및 인식 기술을 활용하여 시각 자료를 생성하고, 학습에 필요한 자료를 자동으로 편집하는 등의 기능을 제공한다. 가상 교실에서는 AI가 실시간으로 학생들의 얼굴을 인식하고 학습 패턴을 분석하여 맞춤형 교육을 제공할 수 있다. 그리고 인공지능 이미지를 활용하여 더욱 풍부하고 매력적인 학습 자료를 제작할 수 있다. 예를 들어, 복잡한 과학 개념이나 역사적 사건을 설명하기 위한 시각자료를 AI로 제작할 수 있다. 또한 학생 개개인의 학습 스타일과 요구에 맞춘 맞춤형 교육 자료를 제작하는 데도 활용될 수 있으며, 이는 학생들의 교육 경험을 개인화하고 효과를 높이는 데 기여한다.

광고

마케팅과 광고 산업에서는 AI 이미지 생성 기술을 활용하여 맞춤형 광고 이미지와 비주얼 콘텐츠를 생성한다. 개별 소비자의 관심사에 맞춘 콘텐츠 제작이 가능하며, 이미지 인식 기술을 통해 소비자 행동을 분석하여 마케팅 전략을 최적화할 수 있다.

2021년, 하인즈는 자신들의 브랜드 가치를 입증하기 위해 특별한 실험을 기획했다. 브랜드명을 밝히지 않고 전 세계 소비자들에게 "케첩을 그려달라"는 요청을 했을 때, 놀랍게도 대부분의 사람들이 하인즈 케첩 병을 그렸다. 이 실험을 통해 하인즈는 "케첩" 하면 "하인즈"가 떠오르는 강력한 브랜드 정체성을 입증했다. 이후 2022년에는 오픈AI의 달리2 기술을 활용해 같은 실험을 진행했다. 이번에는 '케첩과 르네상스'와 같은 다소 기발한 조합의 명령어를 입력해 그림을 생성하도록 했다. 그 결과, 어떤 조합의 명령어를 사용하더라도 하인즈 케첩이 강조된 이미지를 생성했다. 이를 통해 하인즈는 AI도 인정한 "케첩은 하인즈"라는 메시지를 전달하며, 광고를 제작해 큰 호평을 받았다. AI 기술을 통해 자사의 경쟁력을 증명하고 이를 마케팅에 효과적으로 활용한 이 사례는 AI 기술이 광고 산업에서 얼마나 중요한 역할을 할 수 있는지를 보여준다.

2023년, 코카콜라는 스테이블 디퓨전이라는 AI 기술을 활용해 "Masterpiece"라는 제목의 광고를 선보였다. 이 광고에서는 여러 명화 속 인물들이 콜라를 주고받으며 작품 간을 여행하는 독창적인 방식으로 진행된다. AI 기술을 통해 각 명화의 고유한 예술 스타일에 맞춰 코카콜라 병의 디자인이 변형되었으며, 이로써 시청자는 예술적 감각과 함께 브랜드가 가진 아이코닉한 이미지에 몰입할 수 있었다. 코카콜라는 AI를 통해 기존 작품의 예술적 가치를 재해석하고, 이를 브랜드 이미지와 결합해 독창적인 광고를 만들어냈다.

한국의 온라인 쇼핑몰 11번가는 미드저니를 활용해 자사 프로모션 이미지를 제작했다. '지금, 바캉스를 준비할 때' 프로모션에서 AI 이미지를 사용했으며, 과거 '창고대개방' 행사에서도 AI로 생성된 이미지를 활용했다. AI를 통해 이미지를 빠르게 생성하고 이를 디자이너가 후작업을 거쳐 최종 이미지를 완성하는 방식은, 앞으로 AI가 광고 제작의 핵심 요소로 자리 잡을 가능성을 보여준다. 또한 11번가는 후작업 과정까지 AI 기술을 완전히 자동화하는 방안도 검토 중이며, 이는 이미지 제작 과정의 효율성을 극대화할 수 있을 것이다.

게임

게임 업계는 고퀄리티 그래픽과 일러스트를 제작하는 데 있어 막대한 시간과 비용이 소요되기 때문에, AI 이미지 생성 기술이 매우 매력적인 대안으로 떠오르고 있다. 특히, 미래에셋증권의 리포트에 따르면 AI 시스템 도입 이후, 캐릭터 아트를 제작하는 외주 비용이 기존 8,000위안(약 150만 원)에서 2,000위안(약 37만 원)으로 대폭 감소했다. 이는 AI가 일러스트를 빠르게 생성하고, 이후 리터칭 작업만으로 높은 완성도의 결과물을 얻을 수 있기 때문에 가능하다.

게임 캐릭터나 배경 일러스트는 사람이 그리면 1주일에서 한 달 정도의 시간이 소요되지만, AI는 10분 내외로 고품질의 이미지를 생성할 수 있다. 그 후 리터칭 작업까지 합쳐도 3~4일이면 정교한 캐릭터나 배경을 완성할 수 있어, 개발 기간을 크게 단축할 수 있다. 이러한 이유로 AI 이미지 생성 기술은 넷마블, 위메이드플레이 등 다양한 게임사에서 적극 도입되고 있으며, 특히 자본이 부족한 중소 게임사들에는 비용 절감 측면에서 중요한 기술로 자리 잡았다.

글로벌 게임 플랫폼 스팀(Steam)에는 AI를 활용해 제작된 게임이 1,000개를 넘는 것으로 알려져 있다. 이는 AI 이미지 생성 기술이 게임 산업 내에서 얼마나 빠르게 보편화되고 있는지를 보여준다. AI는 게임 내 캐릭터, 배경, 아이템 등의 이미지를 신속하게 제작할 수 있어, 게임 개발자들이 더 창의적이고 빠르게 게임을 출시할 수 있도록 돕는다.

주요 플랫폼

달리

달리는 오픈AI(OpenAI)에서 개발한 인공지능 기반 이미지 생성 모델이다. 텍스트 프롬프트를 기반으로 다양한 스타일의 이미지와 예술작품을 생성한다. 이름의 유래는 초현실주의 화가 살바도르 달리(Salvador Dalí)와 디즈니의 로봇 캐릭터 월-E(WALL·E)를 결합한 것으로, 창의적이고 기발한 이미지를 생성하는 AI의 목표를 잘 나타내고 있다. 이 모델은 GPT-3 및 GPT-4와 같은 대규모 언어 모델을 기반으로 하며, 텍스트와 이미지를 함께 학습하여 다양한 시각적 콘텐츠를 생성하는 능력을 갖추고 있다. 2023년 9월 출시된 달리 3는 프롬프트를 이해하는 수준이 기존의 AI보다 월등히 뛰어나며, 텍스트를 이미지로 구현할 수 있는 전세계적으로 몇 안 되는 AI 모델이다. 2023년 10월 기준 달리 3는 챗GPT 플러스(유료 버전)에 탑재되어 챗GPT 대화창 안에서, 그리고 마이크로소프트 코파일럿(Microsoft Copilot) 또는 빙 이미지 크리에이터(무료)에서 사용할 수 있다. 달리 3는 영어 외 다수의 언어를 이해하며, 한글로 작성된 프롬프트(명령어)도 굉장히 잘 이해한다.

달리는 텍스트 기반 이미지 생성, 고해상도 이미지 생성, 이미지 변형 및 수정의 주요 특징과 기능을 가지고 있다. 먼저 달리는 사용자가 제공하는 텍스트 설명을 기반으로 이미지를 생성할 수 있다. 예를 들어, "빨간 모자를 쓴 고양이"와 같은 설명을 입력하면 이에 맞는 이미지를 만들어낼 수 있다. 이는 디자이너, 예술가, 마케터 등 다양한 분야에서 창의적인 작업을 지원하는 데 큰 도움이 된다. 또한 달리 2(DALL·E 2)는 고해상도의 이미지를 생성할 수 있는 능력을 가지고 있다. 첫 번째 버전보다 해상도가 4배 향상되었으며, 더욱 사실적이고 정확한 이미지를 생성할 수 있다. 이를 통해 사용자는 더 정교한 시각적 콘텐츠를 제작할 수 있다​. 더불어 달리는 단순히 이미지를 생성하는 것뿐만 아니라, 기존 이미지를 변형하거나 수정하는 기능도 제공한다. 사용자는 특정 이미지를 입력하고 그 이미지에 대한 변형된 버전을 생성할 수 있어, 다양한 디자인 시안을 쉽게 만들 수 있다.

미드저니

미드저니는 고품질의 시각적 이미지를 생성하는 데 특화된 생성형 인공지능 모델이다. 텍스트를 입력하면 AI가 이미지를 생성해주는(Text-to-Image) 모델로, 달리와 비슷하다. 스테이블 디퓨전과 함께 가장 유명하면서 생성되는 이미지의 퀄리티가 높은 AI 이미지 제너레이터로 평가받는다. 특히 디자이너와 예술가들 사이에서 창의적 작업에 매우 유용한 도구로 평가받고 있다. 미드저니 무료 평가버전은 2023년 3월 30일 부로 임시 종료된 상태이다. 미드저니는 영국 잡지 이코노미스트에서 2022년 6월호의 표지를 만드는 데 사용되기도 했다.

미드저니는 디스코드(Discord) 기반의 접근성, 프롬프트 엔지니어링 등이 특징이다. 미드저니는 디스코드 플랫폼을 통해 접근할 수 있다. 사용자들은 디스코드 서버에 접속하여 텍스트 명령어를 입력하고 실시간으로 이미지를 생성할 수 있다. 이러한 접근 방식은 다른 사용자들과의 상호작용과 협업을 용이하게 한다. 또한, 생성된 이미지를 실시간으로 확인하고 피드백을 받을 수 있어 창의성을 자극하고 성장할 수 있는 기회를 제공한다. 또한 미드저니는 사용자가 입력한 텍스트 명령어(프롬프트)에 따라 이미지를 생성하는데, 프롬프트 엔지니어링을 통해 더욱 정교하고 원하는 결과물을 얻을 수 있다. 예를 들어, 프롬프트에 이미지의 스타일, 주제, 구성, 배경 등을 구체적으로 포함하면 더 효과적인 결과를 얻을 수 있다. 프롬프트의 최적화는 이미지 생성의 품질과 효율성을 높이는 중요한 과정이다.

스테이블 디퓨전

스테이블 디퓨전은 2022년에 영국의 인공지능 스타트업인 스태빌리티 AI(Stability AI)에서 오픈소스 라이선스로 배포한 딥러닝, 텍스트 투 이미지(text-to-image) 인공지능 모델이다. 텍스트 설명에 따라 상세한 이미지를 생성하는 데 주로 사용되지만 인페인팅, 아웃페인팅, 이미지 생성과 같은 다른 작업에도 적용할 수 있다. 스태빌리티 AI가 여러 학술 연구원 및 비영리 단체와 공동으로 개발했다. 스테이블 디퓨전은 심층 생성 신경망의 일종인 잠재 확산 모델이다. 대다수의 이미지 인공지능들은 온라인에서만 서비스하는데, 스테이블 디퓨전은 개인의 PC로 실행 즉 로컬 환경으로 설치 및 실행 할수있는게 큰 차이점이다. 코드 및 모델 가중치가 공개되었으며 최소 8GB VRAM이 있는 일반 GPU가 장착된 대부분의 소비자 하드웨어에서 실행할 수 있다. 이는 클라우드 서비스를 통해서만 액세스할 수 있었던 달리 및 미드저니와 같은 이전의 독점 텍스트-이미지 모델에서 출발했다.

스테이블 디퓨전은 고해상도 이미지 생성, 다양한 조건부 생성, 적용 범위의 확장 등이 주요 특징이다. 먼저 스테이블 디퓨전은 텍스트 설명을 기반으로 고해상도의 이미지를 생성할 수 있는 능력을 갖추고 있다. 이는 이미지 생성 과정에서 기존의 디퓨전 모델과 달리 오토인코더를 활용하여 이미지의 잠재 공간(latent space)에서 학습이 이루어지기 때문이다. 이 접근 방식은 이미지의 질감을 더욱 풍부하고 세밀하게 만들 수 있다​. 또한 스테이블 디퓨전은 텍스트뿐만 아니라 다양한 조건을 기반으로 이미지를 생성할 수 있다. 이는 크로스 어텐션 메커니즘을 통해 텍스트, 이미지, 기타 표현을 조건으로 활용할 수 있게 한 덕분이다. 예를 들어, 사용자가 입력한 텍스트 설명과 함께 참조 이미지를 조건으로 추가하면, 해당 조건을 반영한 이미지를 생성할 수 있다​. 더불어 스테이블 디퓨전은 단순히 이미지 생성에 그치지 않고, 비디오 생성과 같은 다른 미디어 형식으로도 확장되고 있다. 런웨이(Runway)와의 협력을 통해 개발된 Gen-1 모델은 텍스트 입력이나 참조 이미지를 사용하여 기존 영상을 새로운 영상으로 변환하는 기능을 제공한다. 이는 스테이블 디퓨전 기술이 이미지 생성에서 비디오 생성으로 확장되고 있음을 보여준다.

사람이 만든 이미지와 차이점

인공지능 이미지와 사람이 만든 이미지는 생성 과정에서부터 사용 목적, 저작권까지 많은 차이를 보인다. 각 과정이 가지는 특성과 한계로 인해 두 이미지 유형은 서로 상이한 방식으로 창출되고, 그 결과물 또한 다르게 평가된다.

생성 과정

AI 이미지의 생성 과정은 인공지능 알고리즘에 기반한다. 가장 대표적인 알고리즘으로는 GAN과 VAE가 있다. 이러한 기술들은 대규모 데이터를 학습한 후, 그 학습 결과를 토대로 이미지를 생성한다. 이 과정에서는 수많은 계산과 데이터 처리 능력이 필요하며, 특히 GAN은 생성자와 판별자가 경쟁하는 방식으로 더욱 정교한 이미지를 만들어낸다. 반면, 사람이 만든 이미지는 인간의 창의력, 감정, 경험을 바탕으로 수작업으로 그려지거나 디자인된다. 사람의 손을 거친 이미지에는 개성, 철학, 또는 특정한 예술적 의도가 담기며, 이는 기계적 프로세스와는 다른 차원의 표현을 가능하게 한다.

창의성 및 독창성

AI 이미지는 기존 데이터에서 학습한 패턴을 바탕으로 이미지를 생성하므로 창의성과 독창성에 일정한 한계가 있을 수 있다. 인공지능은 기존 데이터를 조합하거나 재해석하는 데 강점을 보이며, 완전히 새로운 개념을 창출하는 것에는 다소 어려움을 겪는다. 예를 들어, AI는 새로운 스타일의 그림을 모방하거나 기존 작품의 요소를 섞어 신선한 이미지를 만들 수 있지만, 이러한 이미지들은 인간이 상상하는 완전히 새로운 예술적 표현과는 거리가 있을 수 있다.

반대로, 사람이 만든 이미지는 인간의 감정과 경험을 담아낸 독창적이고 창의적인 표현이 가능하다. 예술가들은 작품에 자신의 메시지나 철학을 투영하고, 고유한 스타일을 개발해 나간다. 이러한 창작 과정에서는 예측할 수 없는 상상력의 발현이 일어나며, AI가 만들어내기 힘든 새로운 예술적 경계를 넘을 수 있다.

품질 및 세부사항

AI 이미지의 품질은 날이 갈수록 향상되고 있다. AI는 고해상도의 이미지를 사실적으로 생성할 수 있으며, 많은 경우 사람의 눈으로 보기에도 완벽하게 보인다. 하지만 여전히 종종 비현실적인 요소나 의도치 않은 결함이 나타날 수 있다. 예를 들어, 사람의 손가락 수가 잘못되거나, 눈의 위치가 어색하게 배치되는 경우가 있을 수 있다. 이러한 오류는 AI가 현실을 완벽하게 이해하지 못하는 특성에서 비롯된다.

사람이 만든 이미지는 세밀한 터치와 감정 표현이 가능하다는 점에서 차별화된다. 인간은 기술적 한계를 가질 수 있지만, 그 과정에서 의도적으로 세밀한 감정을 전달하거나 특정한 스타일을 고수함으로써 예술적 완성도를 높일 수 있다. 한 작품의 디테일과 구성 요소에는 인간만이 전달할 수 있는 깊은 내면과 감정이 스며 있다.

사용 목적

AI 이미지는 대량 생산이 가능하고, 빠르게 프로토타입을 제작할 수 있으며, 특정 스타일의 이미지를 원하는 대로 생성할 수 있는 장점이 있다. 이는 광고, 게임 디자인, 영화 제작과 같은 산업 분야에서 매우 유용하다. 예를 들어, 마케팅에서는 소비자의 취향에 맞춘 맞춤형 이미지를 생성할 수 있고, 게임이나 영화에서는 짧은 시간 내에 다양한 스타일의 캐릭터나 배경을 만들 수 있다.

반면에 사람이 만든 이미지는 감정적이고 예술적인 가치를 지니며, 전시회나 갤러리에서의 예술적 표현을 목적으로 주로 사용된다. 이러한 이미지는 인간의 감정을 전달하거나, 사회적 메시지를 표현하는 데 강점을 가지며, 예술적 가치가 중요시된다.

저작권 및 소유권

AI 이미지의 저작권 문제는 현재 논의 중이다. AI가 생성한 이미지에 대한 소유권이 누구에게 있는지에 대한 법적 기준이 아직 명확하지 않다. 이를 창출한 AI 시스템의 개발자가 소유권을 가지는지, 아니면 이를 사용한 사용자가 소유권을 가지는지에 대한 논쟁이 있다. 반면에 사람이 만든 이미지는 창작자가 자신의 작품에 대한 저작권을 가진다. 이는 법적으로 보호되며, 창작자는 자신의 작품을 상업적으로 이용할 권리도 가진다.

논란

무단학습

인공지능 이미지 생성 기술은 수많은 데이터, 즉 이미지와 예술작품을 학습함으로써 작동한다. 문제는 이 과정에서 저작권을 침해할 수 있다는 점이다. 작가들이 창작한 작품이 그들의 허락 없이 AI의 학습에 사용되고, 그 결과로 생성된 이미지가 작가의 고유한 스타일과 매우 유사한 경우가 빈번하다. 이는 창작자들의 권리를 심각하게 침해하는 행위로 간주될 수 있다. 실제로 2022년 10월 17일, 한국의 국회 국민동의청원 게시판에는 AI 학습에 사용되는 저작권에 대한 청원이 올라왔다. 이는 AI가 저작권이 있는 그림을 무단으로 학습하는 행위를 제재해달라는 내용을 담고 있다. 창작자들이 오랜 시간과 노력을 들여 완성한 화풍이 AI에 의해 쉽게 모방될 수 있는 상황에 대한 불만이 커지고 있다. 이는 AI가 여러 작품을 학습한 후 마치 특정 작가가 그린 것처럼 매우 유사한 이미지를 생성할 수 있기 때문이다.

현재 AI 이미지 생성 기술에 대한 저작권 규정은 명확하지 않다. 작가들은 자신의 작품이 무단으로 AI 학습에 사용되는 것을 막기 위해 "제 그림을 AI에 학습시키지 마세요"라는 경고문을 SNS에 게시하는 사례가 늘고 있다. 하지만 법적으로 AI가 온라인에 게시된 이미지를 학습하는 것이 저작권 침해에 해당하는지 여부는 아직 명확하지 않다. 일부 법조인은 이러한 행위가 저작권법 위반일 수 있다고 보지만, 실제로 법정에서의 판결은 다를 수 있다는 의견도 있다. 이 문제는 빅테크 기업들도 직면하고 있다. 메타(Meta)는 유럽에서 SNS에 공개된 정보를 AI 모델 학습에 활용하려다 강한 반발에 부딪혔다. 이처럼 AI 학습을 위한 데이터 수집 과정에서 발생하는 저작권 문제는 앞으로도 계속해서 논란이 될 것으로 보인다.

딥페이크

AI 이미지 생성 기술은 딥페이크라는 심각한 사회적 문제를 일으킬 수 있다. 딥페이크 기술은 특정 인물의 얼굴이나 목소리를 조작하여 가짜 이미지나 영상을 생성하는 기술로, 이는 개인의 사생활을 침해하고, 심각한 명예 훼손이나 범죄에 악용될 수 있다. 특히 여성의 얼굴을 성적 이미지에 합성한 딥페이크 성범죄나 정치적 인물을 조작한 영상이 문제로 떠오르고 있다.

딥페이크 기술은 누구나 쉽게 접근할 수 있으며, 앱을 통해 몇 초 만에 가짜 영상을 만들 수 있다. 이런 기술의 남용으로 인해 전 세계적으로 법적 규제를 마련하려는 움직임이 있지만, 아직까지는 효과적인 대처법이 부족한 상황이다. 딥페이크 기술의 발전 속도를 감안하면, 이 문제에 대한 법적 대응과 윤리적 논의가 시급히 필요하다.

창작성

AI가 생성한 이미지가 진정한 창작물로 인정받을 수 있는지에 대한 논쟁도 있다. 2022년, 콜로라도 주립박람회의 미술대회에서 AI로 제작된 이미지가 인간 작가의 작품을 제치고 우승을 차지하면서 이 논쟁은 더욱 가열되었다. AI 프로그램인 미드저니를 이용해 만든 '스페이스 오페라 극장'이라는 작품이 디지털 아트 부문에서 1등을 하자, 많은 사람들은 AI가 창작한 작품이 예술로 인정받을 수 있는지 의문을 제기했다.

AI 이미지 생성 기술을 옹호하는 사람들은 이를 새로운 기술 혁신으로 보며, 과거 사진이나 포토샵이 예술로 인정받았듯이 AI 역시 예술 창작의 경계를 확장하는 도구로 볼 수 있다고 주장한다. 반면, 반대하는 사람들은 AI가 인간의 창작 과정을 단순히 흉내 내는 것이며, 진정한 창작이 아니라고 주장한다. 이러한 논쟁은 앞으로도 계속될 것으로 보이며, AI가 예술 영역에서 어떤 위치를 차지할지에 대한 사회적 합의가 필요하다.

전망

AI 이미지 기술의 발전은 앞으로도 계속될 것이며, 그 전망은 매우 밝다. 기술의 발전에 따라 AI는 점점 더 사실적이고 창의적인 이미지를 생성할 수 있게 될 것이다. AI는 방대한 데이터셋을 학습함으로써 보다 고도화된 창의적 능력을 발휘할 가능성이 있다. AI가 현재는 기존 데이터를 기반으로 새로운 조합을 만들어내는 데 강점을 가지고 있지만, 미래에는 자율적으로 새로운 개념을 창출하는 수준까지 발전할 수 있을 것으로 보인다. 창의적 프로세스의 자동화는 미래의 이미지 제작 과정을 혁신할 것이며, 예술가와 디자이너의 작업 속도를 크게 높일 수 있다.

또한, 산업 전반에서 AI 이미지 기술의 수요가 더욱 증가할 것으로 예상된다. 광고, 마케팅, 게임, 영화 제작에서는 AI 이미지를 사용하여 비용을 절감하고, 제작 시간을 단축할 수 있다. 특히 영화나 게임 산업에서는 AI가 사실적인 배경이나 캐릭터를 자동으로 생성함으로써 시각적 표현의 폭을 크게 넓힐 것이다.

개인 맞춤형 이미지 생성 기술도 전망이 밝다. AI는 각 개인의 선호도와 취향을 분석하여 맞춤형 이미지를 생성할 수 있는 능력을 갖추고 있다. 이는 마케팅과 광고에서 큰 강점을 가질 것이며, 소비자 맞춤형 광고가 더욱 활성화될 것이다. 또한, 의료, 자율주행, 보안 등 다양한 분야에서도 AI 이미지 인식 기술이 더욱 발전할 것이며, 인간의 시각적 한계를 보완하는 중요한 도구로 자리잡을 것이다.

결론적으로, AI 이미지 기술은 앞으로도 빠르게 발전할 것이며, 다양한 산업에서 그 영향력이 커질 것이다. AI는 이미지를 생성하고 편집하는 능력을 통해 새로운 형태의 창작과 비즈니스 모델을 창출할 것이며, 인간의 창의적 작업을 보조하는 중요한 기술로 자리잡게 될 것이다.

참고자료

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• 임대준 기자, 〈"스팀에 생성 AI로 제작한 게임 1000개 넘어"〉, 《AI타임스》, 2024-04-29
• 남혜정 기자, 〈“허락없이 데이터 쓰지마” AI 무단학습 막힌 빅테크들 울상〉, 《동아일보》, 2024-07-09
• 손엄지 기자, 〈얼굴 사진 넣으면 '나체 딥페이크'로…평생 악몽, 10초만에 뚝딱〉, 《뉴스1》, 2024-08-07
• 〈AI 이미지 인식이란? 작동 방식 및 예〉, 《shaip》, 2024-08-17

같이 보기

• 달리
• 미드저니
• 스테이블 디퓨전

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