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[스프] AI가 내 사진을 마음대로 가져간다면? SBS뉴스
오늘 마부뉴스에선 AI에 대한 이야기를 해보려고 합니다. 혹시 독자 여러분 인터넷에서 해리포터 캐릭터들이 90년대 발렌시아가 풍의 패션모델로 재탄생한 영상 본 적 있나요? 당장 이 영상이 공개되자 사람들은 비슷한 스타일의 콘텐츠를 제작하고 있더라고요. 침착맨과 발렌시아가를 조합한 영상도 인기가 많고요. 무궁무진한 생성형 AI의 힘이라고 할 수 있을 겁니다.
그런데 구글에서 작년에 드림부스라는 일종의 미세조정 방법론을 발표했는데 이 드림부스를 활용하면 기존 모델이 훈련한 데이터에 포함되지 않은 다양한 이미지를 생성할 수 있게 됩니다. 즉 다양한 생성형 AI에 새로운 데이터를 학습시켜서 비슷한 느낌을 내는 이미지를 만들어 낼 수 있다는 거죠. 그래서 올해 마부뉴스가 발송한 레터 중에 마부뉴스 일러스트 25개를 뽑아 드림부스를 활용해 Stable Diffusion에 학습시켰어요. 그리고 나온 결과를 보여드리겠습니다.놀랍지 않나요? 25개 이미지를 학습시키는 데 걸리는 시간은 약 1시간. 아마 컴퓨터의 사양이 좋았다면 시간은 훨씬 줄어들었을 겁니다. 마부뉴스 일러스트를 학습시킨 Stable Diffusion에 “Woman eating Sandwich”라는 명령어를 넣으면 순식간에 위와 같은 일러스트를 만들어냅니다.
독자 여러분 혹시 이라는 게임 해본 적 있나요? 갑자기 게임 이야기를 꺼낸 건 다름이 아니라 의 컨셉아트에 참여한 그렉 루트코프스키라는 일러스트레이터 이야기를 하려고 하거든요. 워낙 이 방면에서 잘 나가는 사람이라 Stable Diffusion에서만 그의 이름이 93,000번 가량 사용되었다고 하죠. 그래도 Stable Diffusion이 공개한 학습데이터를 한 번 살펴봤어요. WAXY라는 곳에서 분석한 자료인데 훈련 이미지 1,209만 6,835개를 정리해 봤습니다. 물론 최초 훈련 때 사용한 23억 개의 데이터에 비교하면 조족지혈 수준이지만요! 1,200만 개의 이미지를 살펴봤을 때 가장 많이 등장한 아티스트는 누구였을까요? ‘빛의 화가’라는 별칭을 가진 토마스 킨케이드가 9,268번으로 가장 많이 등장했습니다. 그다음으로 2위를 차지한 건 빈센트 반 고흐였어요. 8,376번 등장했죠. 상위 25명의 아티스트 중에 22명의 작가들이 이미 세상을 떠난 상태였습니다. 자신의 작품이 AI 학습에 사용되었는지를 확인할 수 있는 작가는 단 3명뿐이었죠.
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