# Interesting Technology
Deepfake의 원리: 당신의 예상보다 훨씬 쉽고, 대단한 기술
여러분은 'deepfake(딥페이크)'라는 말을 듣는 것만으로도 거북하실 겁니다. 하지만 정작 어떤 기술인지는 모르고 있진 않으신가요? 안녕하세요, jjun입니다. 지난 포스트인 stable diffusion을 비교적 대중적으로 작성했었는데, 반응이 너무 좋아서 개인적으로 정말 흐뭇했었던 기억이 있습니다. 감사합니다 :) 그래서 오늘은 stable diffusion보다도 대중적이면서, 기술적으로 가치가 매우 높은 deepfake 기술의 원리를 설명드릴까 합니다. 여러분은 딥페이크 기술이 수많은 사람들을 괴롭히고, 한시라도 빨리 사라져야할 기술이라고 생각하시나요? 아니면 단순히 얼굴을 바꿔주는 엔터테이닝 프로그램 정도로 생각하고 계신가요? 이번 포스트로 여러분의 생각을 바꿔드리겠습니다. 이번 포스트는 (죄송하게도) 여러분의 이해를 돕기 위해서, 저와 차은우님의 딥페이크를 통해서 설명하게 됩니다.
Stable Diffusion AI: 텍스트 한 줄이 이미지를 만든다 - 원리 및 사용법 A to Z
"A high tech solarpunk utopia in the Amazon rainforest" . . . "아마존 밀림에 있는 고도화된 솔라펑크 유토피아" 이 한 문장을 입력한 순간, Stable Diffusion은 고화질의 이미지를 생성해냈습니다. 뿐만 아니라, 원한다면 영상 배경 합성, 여러 이미지의 콜라주 생성, 심지어 단순한 스케치를 바로 이미지로 변환해주기도 합니다. > ※ 이 포스트는 Stability사에서 공개한 Stable Diffusion의 original version 기준으로 작성되었으며, 포스트의 중/후반부에서 활용 모델 및 10초 사용법까지 모두 소개합니다. 또한, deep learning에 대한 지식이 전혀 없으신 분께서는 <a href
AlphaFold : 단백질의 3D 구조를 AI가 예측한다 (한글)
안녕하세요, :)입니다. 입대한지 약 5개월만에 새로운 포스트를 작성하게 되었는데요! 커뮤니티에 복귀하자마자 환대해주시는 분들도 많고, 포스트와 github 잘 봤다는 감사인사도 많아서 무척 뿌듯했습니다 ㅎㅎ 제가 블로그를 쓰는 목적은 1) 학습내용 정리 2) 흥미로운 기술 소개 ※ Google DeepMind사의 「AlphaFold: a solution to a 50-year-old grand challenge in biology」를 중심으로 작성한