AID 내부 칼럼 중 공동 1위를 한 컴퓨터 비전&딥러닝 기초 스터디 팀의 칼럼입니다.
안녕하세요~~ 컴퓨터 비전 & 딥러닝 기초 스터디 입니다
여러분 최근 수능에서 큰 화제 였던 노이즈 문제에 대해 아시나요?
저희는 오늘 해당 칼럼에서 지문에 등장한 디퓨전 모델에 대해 학습하고
함께 수능 문제를 풀어보는 시간을 갖겠습니다 ㅎㅎ
다들 열심히 공부하시고 다 맞추시길 😎 ( 지켜보겠습니다.. )
최근 인공지능 분야에서 디퓨전 모델이 뜨거운 화제로 떠오르고 있죠.
물질의 확산 과정을 설명하는 데 사용되는 개념에서 착안해 개발되었다는 디퓨전 모델은, 고해상도 이미지 생성에서부터 다양한 데이터 구조 처리까지 다양한 분야에서 높은 성능을 보여주고 있는데요,
이번 칼럼에서는 디퓨전 모델이 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 그리고 왜 주목받고 있는지에 대해 자세히 알아보겠습니다.
📌 디퓨전 모델이란?
디퓨전 모델은 데이터를 생성해내는 Deep Generative Model 중 하나입니다.
물리학에서의 물질의 확산과정을 모방해 수학적으로 구현하는 방식으로, 원본 데이터에 노이즈를 점차 더하고 이를 역으로 제거하는 방식을 통해 데이터를 생성해내죠.
현재까지 이미지 분야에서 가장 잘 작동하는 생성형 모델 중 하나이고, 고해상도 이미지를 생성하거나 변형하는데 주로 사용해요!
🎯 디퓨전 모델의 주요 특징
- 고해상도 이미지 생성 능력 🖼️: 매우 정교하고 높은 품질의 이미지를 생성할 수 있어서, 예술 작품이나 현실적인 이미지 생성에 활용해요.
- 높은 유연성 🤹♂️: 이미지뿐만 아니라 오디오, 텍스트 등 다양한 데이터 타입과 구조를 처리할 수 있어 다방면에서 응용도 가능해요.
- 안정적인 학습 과정 📈: GAN이나 VAE와 비교했을 때 학습이 보다 안정적이며, 모드 붕괴(mode collapse)와 같은 문제가 적어요.
🔄 디퓨전 모델의 작동 원리
Improving Diffusion Models as an Alternative To GANs, Part 1
정방향 변환 (Forward Process) 🌫️
- 노이즈 추가 과정: 원본 데이터에 미세한 노이즈를 점점 더해가면서, 이 과정을 여러 번 반복합니다.
- 데이터 분포 변화: 각 단계에서 데이터는 점점 노이즈화 되어서 결국에는 순수 노이즈만 남게 됩니다.
- 학습 데이터 생성: 이런 과정으로 생성된 노이즈 데이터는 역방향 변환을 학습하는 데 사용됩니다.
역방향 변환 (Reverse Process) 🌈
- 노이즈 제거 (Denoising): 정방향 변환에서 노이즈가 더해진 데이터를 단계적으로 원본 데이터로 복원하는 과정입니다.
- 모델 학습: 각 단계에서 노이즈를 제거하는 과정을 학습해서, 최종적으로 순수한 노이즈로부터 의미 있는 데이터를 생성할 수 있게 됩니다.
- 손실된 정보 복원: 역방향 변환은 정방향 변환에서 손실된 정보를 복원하는 것에 초점을 맞추고 있습니다.
🚀 디퓨전 모델의 잠재력과 활용 분야
- 이미지 생성 및 변형 🖌️: 예술, 디자인, 게임 그래픽 분야 등에서 새로운 이미지를 생성하거나 기존 이미지를 변형하는 데 활용돼요.
- 데이터 증강 📊: 머신러닝 모델의 성능 향상을 위해 기존 데이터를 통해 더 다양한 데이터 샘플을 생성하는 데 사용돼요.
- 의료 분야 🩺: 의료 이미지의 해상도 향상이나 보완 데이터 생성에 활용되어 진단 및 연구에도 도움을 줘요.
⚖️ 디퓨전 모델의 장단점
장점 👍
- 높은 품질의 생성물: 고해상도의 세부적이고 현실적인 데이터를 생성할 수 있어요.
- 안정적인 학습: 학습 과정이 비교적 안정적이고, 매개변수에 민감하지 않아요.
- 다양한 응용 가능성: 이미지 외에도 텍스트와 오디오와 같은 다양한 데이터 타입에도 사용할 수 있어요.
단점 👎
- 연산 비용: 여러 단계를 반복하다 보니 계산량이 많아서 시간이 오래 걸려요.
- 구현의 난이도: 모델의 설계와 구현이 복잡해요.
🧐 디퓨전 모델과 다른 생성 모델 비교
- GAN (Generative Adversarial Networks) 🤖: 적대적인 두 네트워크를 사용하여 현실적인 데이터를 생성하지만, 학습 불안정성과 모드 붕괴 문제가 생길 수 있어요.
- VAE (Variational Autoencoders) 🔍: 데이터의 잠재 공간을 학습하여 데이터를 생성하지만 생성물의 품질이 상대적으로 떨어질 수 있어요.
디퓨전 모델은 이런 기존 모델들의 단점을 보완하고 고해상도 이미지를 생성하는 데 뛰어난 성능을 보여주는 모델이죠.
잘 읽으셨나요?
확인을 위해 테스트 문제 나갑니다~ ㅎㅎ
다들 잘 푸셨나요?! (안푸셨으면 다시 위로 가서 꼭 풀어보세요 🤦♂️)
💯 정답과 풀이를 알려주겠습니다 (with. GPT4o)
인공지능이 해결하는 인공지능 문제 !
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10번 해설 [ 정답률 : 68% (화법과 작문), 84% (언어와 매체) ]
* GPT의 실수로 3번 문항 해설에 ‘적절’하다고 표기되어 있으나 지문에 노이즈의 중요성과 종류 및 성능에 대한 언급이 없으므로 부적절한 문항입니다.
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11번 해설 [ 정답률 : 54% (화법과 작문), 73% (언어와 매체) ]
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12번 해설 [ 정답률 : 63% (화법과 작문), 80% (언어와 매체) ]
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13번 해설 [ 정답률 : 44% (화법과 작문), 60% (언어와 매체) ]
* 오류 수정 : 3번 문항의 ㄹ →ㄴ || 4번 문항 ㅅ → ㄷ (GPT가 왜 이럴까요 ㅎㅎ 참고로 4o 모델입니다..)
다들 4문제 모두 맞췄을 것이라 생각합니다~~👏
못 푸신 분들… 실망하지 마세요.. 사실 저희도 몇개는 틀렸답니다..
( 스터디 내 정답률 : 67.5% 🫣 그래도 한명은 만점이랍니다!!! 🤓 )
✨ 마무리하며
디퓨전 모델은 인공지능 생성 모델 분야에서 혁신적인 변화를 이끌고 있다는 사실 ~
복잡한 데이터 구조를 처리하고 고품질의 결과물을 생성하는 능력은 앞으로 다양한 산업 분야에서 큰 영향을 미칠 것으로 기대되는데요~ 기술의 발전과 함께 디퓨전 모델이 열어갈 미래가 더욱 궁금해 집니다!!
여러분의 생각은 어떠신가요? 디퓨전 모델이 가져올 변화에 대해 함께 이야기해 보아요! 💬
