- 김재철AI대학원 최재식 교수 연구팀
- AI 모델 창의성 생성 강화하는 기술

이번 연구를 수행한 최재식 KAIST 김재철AI대학원 교수.[KAIST 제공]

[헤럴드경제=구본혁 기자] 국내 연구진이 텍스트 기반 이미지 생성 모델에 별도 학습없이 창의성을 강화할 수 있는 기술을 개발했다.

KAIST는 김재철AI대학원 최재식 교수 연구팀이 네이버 AI Lab과 공동연구를 통해, 추가적 학습 없이 인공지능(AI) 생성 모델의 창의적 생성을 강화하는 기술을 개발했다고 19일 밝혔다.

연구팀은 텍스트 기반 이미지 생성 모델의 내부 특징 맵을 증폭해 창의적 생성을 강화하는 기술을 개발했다. 모델 내부의 얕은 블록들이 창의적 생성에 중요한 역할을 한다는 것을 발견하고, 특징 맵을 주파수 영역으로 변환 후, 높은 주파수 영역에 해당하는 부분의 값을 증폭하면 노이즈나 작게 조각난 색깔 패턴의 형태를 유발하는 것을 확인했다. 얕은 블록의 낮은 주파수 영역을 증폭함으로써 효과적으로 창의적 생성을 강화할 수 있음을 입증했다.

인공지능(AI) 생성 모델의 창의적 생성을 강화하는 기술 모식도.[KAIST 제공]

연구팀은 창의성을 정의하는 두 가지 핵심 요소인 독창성과 유용성을 모두 고려, 생성 모델 내부의 각 블록 별로 최적의 증폭 값을 자동으로 선택하는 알고리즘을 제시했다.

개발된 알고리즘을 통해 사전 학습된 스테이블 디퓨전 모델의 내부 특징 맵을 적절히 증폭해 추가적인 분류 데이터나 학습 없이 창의적 생성을 강화할 수 있었다.

개발된 알고리즘을 사용하면 기존 모델 대비 더욱 참신하면서도 유용성이 크게 저하되지 않은 이미지를 생성할 수 있음을 다양한 측정치를 활용해 정량적으로 입증했다.

특히 스테이블 디퓨전 XL(SDXL) 모델의 이미지 생성 속도를 대폭 향상하기 위해 개발된 SDXL-Turbo 모델에서 발생하는 모드 붕괴 문제를 완화함으로써 이미지 다양성이 증가한 것을 확인했다. 나아가, 사용자 연구를 통해 사람이 직접 평가했을 때도 기존 방법에 비해 유용성 대비 참신성이 크게 향상됨을 입증했다.

이번 연구를 수행한 이가영(왼쪽부터) 네이버 AI 랩 연구원, 권다희 KAIST 김재철AI대학원·한지연 박사과정.[KAIST 제공]

KAIST 한지연·권다희 박사과정은 “생성 모델을 새로 학습하거나 미세조정 학습하지 않고 생성 모델의 창의적인 생성을 강화하는 최초의 방법론ˮ이라며 ”학습된 인공지능 생성 모델 내부에 잠재된 창의성을 특징 맵 조작을 통해 강화할 수 있음을 보였다ˮ고 말했다.

이어 “이번 연구는 기존 학습된 모델에서도 텍스트만으로 창의적 이미지를 손쉽게 생성할 수 있게 됐으며, 이를 통해 창의적인 상품 디자인 등 다양한 분야에서 새로운 영감을 제공하고, 인공지능 모델이 창의적 생태계에서 실질적으로 유용하게 활용될 수 있도록 기여할 것”이라고 밝혔다.

KAIST 김재철AI대학원 한지연·권다희 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘국제 컴퓨터 비전 및 패턴인식 학술대회’에서 발표됐다.

Copyright © 헤럴드경제. 무단전재 및 재배포 금지.