안녕하세요. EpicSyst입니다.
요즘 주목받고 있는 분야 중 단연코 뜨거운 분야는 인공지능(AI)이라고 생각합니다.
인공지능(AI) 분야는 현재 빠르게 발전하며 우리 삶의 모든 영역에 깊숙이 스며들고 있습니다.
특히나 최근 주목받는 분야 중 하나는 바로 생성형 AI(생성형 인공지능)입니다.
오늘은 생성형 AI(생성형 인공지능) 중에서도 가장 널리 쓰이는 생성 모델들의 개념 및 다양한 종류, 특징, 장단점 등을 알려드리겠습니다.
■ 목차 ■
1. 생성형 AI(생성형 인공지능)이란?
2. 생성형 AI(생성형 인공지능)의 종류
3. 생성형 AI(생성형 인공지능)의 장단점
1. 생성형 AI(생성형 인공지능)이란?
텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 형태의 콘텐츠를 간단한 질문을 통해 새롭게 생성해 주는 인공지능 모델을 뜻합니다.
단순히 정보를 처리한 후 분석하는 수준을 넘어서 창조적인 활동을 통해 우리들의 창의력을 확장하는 새로운 가능성까지도 제시하고 있습니다.
2. 생성형 AI(생성형 인공지능)의 종류
텍스트 생성형 인공지능
1) ChatGPT
2) BERT
3) LaMDA
이미지
1) Midjourney
2) DALL-E 2
3) Stable Diffusion
오디오
1) Jukebox
2) WaveNet
3) MusicLM
비디오
1) Video Diffusion
2) Make-A-Video
3) Imagen Video
멀티모달
1) DALL-E 2
2) Imagen
3) Parti
3. 생성형 AI(생성형 인공지능)의 장단점
텍스트 생성 인공지능
1) ChatGPT (Generative Pre-trained Transfomer 3)
OpenAI에서 개발한 대규모 언어 모델로, 자연스러운 문장 생성, 번역, 요약, 질문 답변, 코드 생성 등 다양한 작업에 뛰어난 성능을 보여줍니다.
장점 : 다재다능한 기능, 높은 정확도, 다양한 언어 지원
단점 : 훈련 데이터의 편향, 허위 정보 생성 가능성
2) BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transfomers)
구글에서 개발한 언어 모델로, 문맥을 이해하는 능력이 뛰어나 텍스트 분류, 감정 분석, 의도 분석 등에 주로 사용됩니다.
장점 : 문맥 이해 능력, 텍스트 분석 작업에 효과적
단점 : 창의적인 텍스트 생성에는 제한적
3) LaMDA (Language Model for Dialogue Applications)
구글에서 개발한 대화형 AI 모델로, 채팅 봇, 가상 비서 등에 활용됩니다.
장점 : 자연스러운 대화 능력, 사용자 맞춤 대화
단점 : 정보 부족으로 인한 오류, 감정 이해 부족
이미지 생성 인공지능
1) Midjourney
웹 기반 이미지 생성 서비스로, Discord 채널을 통해 접근할 수 있습니다.
다양한 예술 스타일을 지원하며, 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다.
장점 : 사용하기 쉬운 인터페이스, 다양한 예술 스타일 지원, 이미지 생성 속도가 빠름
단점 : Discord 채널에서만 사용 가능, 무료 사용 횟수 제한, 생성 이미지의 저작권 문제
2) DALL-E 2
OpenAI에서 개발한 모델로, 텍스트 설명을 입력으로 하여 이미지를 생성합니다.
현실적이고 창의적인 이미지를 만들어내는 능력으로 유명합니다.
장점 : 높은 품질의 이미지 생성, 다양한 스타일 지원, 텍스트 설명에 대한 이해도가 높음
단점 : OpenAI에서만 사용 가능, 비용이 비용이 다소 높음
3) Stable Diffusion
오픈 소스 모델로, DALL-E 2와 유사한 기능을 제공합니다.
사용자들이 직접 모델을 수정하거나 활용할 수 있어, 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.
장점 : 오픈 소스, 무료로 사용 가능, 사용자 커뮤니티가 활발함
단점 : 품질이 DALL-E 2보다 다소 떨어질 수 있음, 훈련 및 사용에 높은 컴퓨팅 자원 필요
오디오 생성 인공지능
1) Jukebox
OpenAI에서 개발한 모델로, 다양한 음악 장르를 학습하여 새로운 음악을 생성합니다.
장점 : 다양한 음악 스타일 지원, 새로운 음악 스타일 창조
단점 : 음악 품질의 일관성 부족, 음악적 표현력의 한계
2) WaveNet
구글에서 개발한 모델로, 실제 음성과 유사한 고품질 음성을 생성합니다.
장점 : 고품질 음성 생성, 다양한 음성 스타일 지원
단점 : 높은 컴퓨팅 자원 요구, 데이터 의존성
3) MusicLM
구글에서 개발한 모델로, 텍스트 설명을 입력으로 하여 음악을 생성합니다.
다양한 음악 스타일을 지원하며, 텍스트 설명에 대한 이해도가 높습니다.
장점 : 텍스트 설명을 기반으로 음악 생성 가능, 다양한 음악 스타일 지원
단점 : 현재 개발 중
비디오 생성 인공지능
1) Video Diffusion
텍스트 설명이나 이미지를 입력으로 하여 비디오를 생성하는 모델입니다.
Diffusion Model을 기반으로 하여 고품질의 비디오를 생성할 수 있습니다.
장점 : 고품질 비디오 생성, 다양한 비디오 스타일 지원
단점 : 훈련 및 생성에 많은 시간과 컴퓨팅 자원 필요
2) Make-A-Video
Meta AI에서 개발한 모델로, 텍스트 설명을 입력으로 하여 비디오를 생성합니다.
다양한 스타일의 비디오를 생성할 수 있으며, 생성된 비디오의 품질이 뛰어납니다.
장점 : 텍스트 설명을 기반으로 비디오 생성 가능, 다양한 스타일 지원, 높은 품질
단점 : 출시 안됨
3) Imagen Video
구글에서 개발한 모델로, 텍스트 설명을 입력으로 하여 비디오를 생성합니다.
현실적이고 창의적인 비디오를 생성하는 능력이 뛰어납니다.
장점 : 위 모델과 동일
단점 : 출시 안됨
멀티 모달 생성 인공지능
멀티모달이란? 시각, 청각을 비롯해여러 인터페이스를 통해 정보를 출력해 주는 모델입니다.
1) DALL-E 2
OpenAI에서 개발한 모델로, 텍스트 설명을 입력으로하여 이미지를 생성합니다.
텍스트와 이미지를 결합하여 창의적인 결과물을 만들어 낼 수 있습니다.
장점 : 높은 품질의 이미지 생성, 다양한 스타일 지원, 텍스트 설명에 대한 이해도가 높음
단점 : OpenAI에서 만 사용 가능, 비용이 다소 높음
2) Imagen
구글에서 개발한 모델로, DALL-E 2와 유사하게 텍스트 설명을 입력으로 하여 이미지를 생성합니다.
DALL-E 2와 비교하여 더욱 사실적이고 세밀한 이미지를 생성할 수 있습니다.
장점 : 뛰어난 이미지 품질, 다양한 스타일 지원, 텍스트 설명에 대한 이해도가 높음
단점 : 개발 중으로 미출시
3) Parti
텍스트와 이미지를 결합하여 새로운 이미지를 생성하는 모델입니다.
텍스트 설명과 기존 이미지를 사용하여 새로운 이미지를 생성하거나, 이미지를 변형할 수 있습니다.
장점 : 기존 이미지를 활용하여 새로운 이미지 생성 가능, 다양한 스타일 지원, 텍스트와 이미지를 결합한 창의적인 결과물 생성
단점 : 현재는 연구 단계이며, 대중에게 공개되지 않았습니다.