ㅁ 생성형 AI

ㅇ 정의:
생성형 AI는 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 데이터를 생성하는 인공지능 기술을 의미한다.

ㅇ 특징:
– 대규모 데이터셋을 학습하여 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있다.
– 사용자의 입력에 따라 맞춤형 결과를 생성한다.
– 창의적이고 독창적인 결과를 도출할 수 있다.

ㅇ 적합한 경우:
– 예술 작품 생성, 광고 콘텐츠 제작, 프로토타입 디자인 등 창의적 작업이 필요한 경우.
– 개인화된 콘텐츠 생성이 요구되는 경우.

ㅇ 시험 함정:
– 생성형 AI의 결과물이 항상 정확하거나 윤리적이지 않을 수 있다는 점을 간과하는 경우.
– 데이터 편향 문제를 충분히 고려하지 않는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: 생성형 AI는 대규모 데이터를 학습하여 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있다.
X: 생성형 AI는 항상 정확하고 윤리적인 결과를 보장한다.

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1. Stable Diffusion

ㅇ 정의:
Stable Diffusion은 텍스트에서 이미지를 생성하는 딥러닝 기반 모델로, 확산 모델을 활용하여 고품질의 이미지를 생성한다.

ㅇ 특징:
– 텍스트 입력을 기반으로 고해상도의 이미지를 생성한다.
– 다양한 스타일과 세부 요소를 사용자 정의할 수 있다.
– 오픈소스 형태로 제공되어 커뮤니티에서 활발히 활용된다.

ㅇ 적합한 경우:
– 광고 및 마케팅용 이미지 제작.
– 게임 및 애니메이션의 시각적 요소 디자인.
– 창의적 프로젝트에서 맞춤형 이미지가 필요한 경우.

ㅇ 시험 함정:
– Stable Diffusion의 결과물이 항상 의도한 대로 생성되지 않을 수 있다는 점을 간과하는 경우.
– 모델의 사용에 따른 저작권 및 윤리적 문제를 충분히 고려하지 않는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: Stable Diffusion은 텍스트를 입력받아 고품질 이미지를 생성하는 모델이다.
X: Stable Diffusion은 모든 유형의 텍스트를 완벽히 해석하여 이미지를 생성한다.

ㅁ 추가 학습 내용

1. 생성형 AI의 활용 사례:
– 텍스트-텍스트 변환: 입력된 텍스트를 기반으로 새로운 텍스트를 생성하는 기술로, 자동 글쓰기, 번역, 요약, 대화 생성 등에 사용됨. 예를 들면, 챗봇이나 이메일 자동 작성.
– 텍스트-오디오 변환: 텍스트를 기반으로 자연스러운 음성을 생성하는 기술로, 음성 비서, 오디오북 생성, 언어 학습 도구 등에 적용됨. 예를 들면, TTS(Text-to-Speech) 시스템.
– 텍스트-이미지 변환: 텍스트 설명을 기반으로 이미지를 생성하는 기술로, 예술 창작, 광고 디자인, 게임 개발 등에서 활용됨. 예를 들면, Stable Diffusion, DALL-E.

2. Stable Diffusion과 Latent Diffusion Model(LDM):
– Stable Diffusion은 Latent Diffusion Model(LDM)을 활용하여 이미지를 생성하는 기술로, 고해상도 이미지를 효율적으로 생성하기 위해 저차원 잠재 공간에서 작업함.
– 주요 특징: LDM은 이미지의 복잡성을 줄여 계산 효율성을 높이고, 고품질 결과물을 생성하는 데 도움을 줌.

3. Diffusion 모델 비교:
– DDPM (Denoising Diffusion Probabilistic Model): 점진적으로 노이즈를 제거하며 데이터를 복원하는 방식으로 작동. 계산 비용이 높고 느림.
– DDIM (Denoising Diffusion Implicit Model): DDPM의 속도를 개선한 모델로, 노이즈 제거 과정을 더 적은 단계로 수행하여 효율성을 높임.
– LDM: 저차원 잠재 공간에서 작업하여 계산 효율성을 극대화하고, 고품질 결과물을 생성. Stable Diffusion에서 사용됨.

각 모델의 차이점을 이해하고 활용 사례를 학습하면 시험 대비에 도움이 됨.