안정적인 확산

스테이블 디퓨전은 Stability AI에서 2022년에 출시한 강력하고 인기 있는 오픈 소스 생성 AI 모델입니다. 주로 간단한 텍스트 설명에서 상세한 고품질 이미지를 생성하는 능력으로 잘 알려져 있으며, 이를 텍스트-이미지 합성이라고 합니다. 잠재적 확산 모델인 이 모델은 오픈 소스 성격과 다른 대규모 모델에 비해 상대적으로 적은 계산 요구 사항으로 인해 더 많은 개발자, 아티스트, 연구자들이 고성능 이미지 생성에 접근할 수 있도록 하는 데 중요한 진전을 이루었습니다.

안정적인 확산의 작동 방식

안정적 확산의 핵심은 확산 과정의 원리에 따라 작동합니다. 모델은 먼저 방대한 수의 이미지를 촬영하고 원본 이미지가 완전히 가려질 때까지 점진적으로 '노이즈'(무작위 정적)를 추가하여 훈련합니다. 그런 다음 이 과정을 역으로 학습하여 순수한 노이즈에서 시작하여 단계적으로 노이즈를 제거하여 주어진 텍스트 프롬프트와 일치하는 일관된 이미지를 형성하는 방법을 학습합니다.

안정적 확산이 특히 효율적인 이유는 이 확산 과정을 픽셀의 고차원 공간이 아닌 저차원의 '잠재 공간'에서 수행하기 때문입니다. 원래의 잠재 확산 모델 연구 논문에 설명된 이 접근 방식은 훈련과 추론에 필요한 계산 능력을 크게 줄여주므로 일반 소비자용 GPU에서 모델을 실행할 수 있습니다. 이 모델은 CLIP과 같은 텍스트 인코더를 사용하여 사용자의 텍스트 프롬프트를 해석하고 원하는 이미지로 노이즈 제거 프로세스를 안내합니다.

안정적인 확산 대 다른 제너레이티브 모델

스테이블 디퓨전은 고유한 특성을 통해 다른 유명 제너레이션 모델과 차별화됩니다:

• DALL-E 및 Midjourney와 비교: OpenAI의 DALL-E 3 및 Midjourney와 같은 모델은 놀라운 결과를 제공하지만, 독점적이며 주로 유료 서비스로 제공됩니다. Stable Diffusion의 가장 큰 장점은 오픈소스라는 점입니다. 따라서 누구나 허가 없이도 모델을 다운로드하여 아키텍처를 검토하고 특정 목적에 맞게 사용자 지정 데이터 세트에서 미세 조정할 수 있습니다.
• GAN과 비교: 생성적 적대 신경망(GAN) 은 또 다른 종류의 생성 모델입니다. 안정 확산과 같은 확산 모델은 일반적으로 더 안정적인 학습을 제공하며 더 다양한 범위의 고충실도 이미지를 생성하는 데 탁월한 경우가 많습니다. 그러나 GAN은 일반적으로 단 한 번의 포워드 패스만 필요하기 때문에 이미지 생성 속도가 더 빠를 수 있습니다.

실제 애플리케이션

안정적 확산의 유연성과 접근성 덕분에 다양한 분야에서 채택되고 있습니다.

• 크리에이티브 아트 및 엔터테인먼트: 아티스트와 디자이너는 콘셉트 아트, 스토리보드, 독특한 시각적 에셋 제작에 Stable Diffusion을 사용합니다. 예를 들어 게임 개발자는 수십 개의 캐릭터 콘셉트나 환경 배경을 몇 분 만에 생성하여 크리에이티브 워크플로우의 속도를 크게 높일 수 있습니다. Adobe Firefly와 같은 툴은 유사한 생성 기술을 통합하여 크리에이티브 소프트웨어 제품군을 향상시킵니다.
• 합성 데이터 생성: 컴퓨터 비전에서는 고품질의 훈련 데이터가 매우 중요합니다. 스테이블 디퓨전은 방대한 양의 사실적인 합성 데이터를 생성하여 실제 데이터 세트를 보강할 수 있습니다. 예를 들어, 개발자는 울트라틱스 YOLO와 같은 객체 감지 모델을 개선하기 위해 다양한 조명 조건, 방향 및 설정에서 객체 이미지를 생성하여 특히 희귀 객체 클래스에 대한 모델의 견고성과 정확성을 향상시킬 수 있습니다.

개발 및 에코시스템

스테이블 디퓨전 작업은 풍부한 도구와 라이브러리 에코시스템에 의해 촉진됩니다. PyTorch와 같은 프레임워크는 그 작동의 기본입니다. 허깅 페이스 디퓨저 라이브러리는 스테이블 디퓨전 및 기타 디퓨전 모델을 쉽게 다운로드, 실행, 실험할 수 있는 표준이 되었습니다. 스테이블 디퓨전은 생성에 탁월하지만, 울트라틱스 허브와 같은 플랫폼은 데이터 세트 관리와 이미지 세분화 및 분류와 같은 작업을 위한 차별적인 AI 모델 배포 등 광범위한 머신러닝 수명 주기를 위한 포괄적인 환경을 제공합니다. 이러한 강력한 생성 도구의 등장으로 딥페이크 생성 가능성, 알고리즘 편향성 강화 등 AI 윤리에 관한 중요한 논의가 활발하게 이루어지고 있습니다.