[생성AI] 생성AI 기초(6) : 변이 오토인코더

변이 오토인코더 즉, VAE(Variational Autoencoders)는 생성AI에서 가장 인기 있고 널리 사용되는 기술 중 하나입니다.  이 포스트에서는 VAE가 무엇이며 생성AI에서 어떻게 작동하는지 살펴보겠습니다.  또한 생성AI에서 VAE를 활용한 응용 프로그램에 대해서도 간단히 소개하겠습니다. 

빙크리에이터로 그린 나만의 고양이

변이 오토인코더(VAE)란?

VAE는 기존 데이터를 기반으로 새로운 데이터를 생성하는 방법을 학습할 수 있는 신경망의 한 유형입니다.  입력 데이터를 저차원 표현("잠재 공간"이라고 함)으로 압축한 다음 이 압축된 표현에서 입력 데이터를 재구성하는 방식을 사용합니다. VAE와 기존 자동 인코더의 주요 차이점은 VAE가 잠재 공간의 확률적 분포를 학습하여 입력 데이터와 유사하지만 동일하지는 않은 새로운 데이터를 생성할 수 있다는 것입니다.

생성AI에서 VAE가 작동하는 방식

 

생성AI에서는 VAE를 사용하여 기존 데이터와 유사한 새로운 데이터를 생성할 수 있습니다. 이를 위해 VAE는 입력 데이터(예: 이미지 또는 텍스트)의 데이터 세트에 대해 교육을 받고 이 데이터를 잠재 공간으로 압축하는 방법을 학습합니다.  VAE가 이 잠재 공간을 학습하면 잠재 공간의 확률적 분포에서 샘플링한 다음 VAE의 디코더 부분을 사용하여 이 데이터를 재구성하여 새로운 데이터를 생성할 수 있습니다.

생성AI에서 VAE 응용 예시

VAE는 이미지 생성, 비디오 생성 및 텍스트 생성을 포함하여 생성AI에서 광범위한 애플리케이션을 보유하고 있습니다. 이미지 생성에서 VAE를 사용하여 기존 이미지와 유사한 새 이미지를 생성할 수 있습니다.  예를 들어, 고양이 이미지 데이터 세트에 대해 훈련된 VAE는 입력 이미지와 유사하지만 동일하지는 않은 새로운 고양이 이미지를 생성할 수 있습니다.  비디오 생성에서 VAE를 사용하여 기존 비디오와 유사한 새로운 비디오를 생성할 수 있습니다.  예를 들어 운전 비디오 데이터 세트에 대해 훈련된 VAE는 다양한 날씨 또는 교통 상황을 시뮬레이션하는 새로운 운전 비디오를 생성할 수 있습니다. 또한 텍스트 생성에서 VAE를 사용하여 기존 텍스트와 유사한 새 텍스트를 생성할 수 있습니다.  예를 들어 뉴스 기사 데이터 세트에 대해 학습된 VAE는 유사한 주제에 대한 새로운 뉴스 기사를 생성할 수 있습니다. 에드가 엘런 포 스타일의 시를 새롭게 써내는 것도 이런 유형입니다.

세상에 하나 뿐인 나만의 고양이를 그려줘

VAE는 기존 데이터와 유사한 새 데이터를 생성하는 데 사용할 수 있는 생성AI의 강력한 기술입니다.  요약하자면, VAE는 입력 데이터를 저차원 표현("잠재 공간"이라고 함)으로 압축한 다음 이 압축된 표현에서 입력 데이터를 재구성하는 방식으로 작동하며, 이미지, 비디오, 또는 텍스트 생성을 포함하여 생성AI 분야에서 광범위한 애플리케이션을 보유하고 있습니다.  VAE를 사용하면 다양하고 고유한 새로운 디지털 콘텐츠를 만들 수 있습니다.