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인공지능(AI)이 빠르게 진보하고 있다. 그 진보는 매달‧매일 거듭하고 있으며, 그 결과 트렌드가 너무나도 빠르게 변화하고 있다. 이번 코너에서는 인공지능 기술 분야 동향 중 이미지 AI 변천 과정을 소개한다. 이미지 AI는 직관적으로 어떻게 발전하고 있는지 확연히 알 수 있다. 연도별로 대표적인 이미지 AI와 관련 내용을 실었다.

참고로 필자가 처음 인공지능에 관심을 가진 계기가 구글이 인공신경망을 기반으로 상상력이 가미된 그림을 그렸을 때다. 2015년 일이다.

알파고와 이세돌의 바둑 대결이 2016년에 있었다. 그리고 다음 해에는 구글에서 선보인 ‘Auto Draw’가 출시되었다. 자신이 그린 그림을 AI가 해석해 조금 더 구체적으로 그려주는 AI이다. 예를 들어 아래 그림처럼 강아지라고 생각하여 Auto Draw로 직접 그리면, AI는 그림을 가지고 비슷하다고 생각하는 그림을 간단하게 그려준다. 2017년 인공지능 기술은 해당 지점까지 발전을 이뤄냈다고 할 수 있다. 이제 이야기해볼 이미지 생성 AI의 변천사는 꽤 빠르게 진행된다.

2018년에는 ‘Virtual Try-on’이라는 기술이 등장했다. 이미지를 그려주는 것과는 관련이 없어 보이지만, 사람이 옷을 입지 않더라도 입었을 때 느낌을 보여준다는 면에서 조금씩 AI 이미지 기술은 발전하는 양상을 보였다.

2019년에는 ‘GAN(Generative Adversarial Networks)’가 향상된 능력을 보여주었다. GAN은 실제처럼 보이는 데이터를 생성하는 딥러닝 알고리즘이다. 들어보지 않았을 수 있지만 대표적인 GAN으로는 딥페이크(Deepfake)가 있다. 딥페이크의 경우 실재하지 않는 상황을 연출하고 초상권이나 명예훼손과 맞닿아 있기에 논란의 중심에 있는 기술 중 하나다.

2020년에는 코로나의 여파로 이미지 AI가 많은 빛을 발하지 못했다. 그래도 ‘Lensa AI’가 2019년 하반기에 공개됐다. ‘매직아바타’ 기능을 통해 셀카를 애니메이션이나 일러스트 기능으로 바꿔주는 인공지능이다. 다만 아시아인에 대한 편향 문제가 계속 대두되었고 해결방안이 필요하다고 지적받아 왔다. 번외로 2020년부터 ‘설명할 수 있는 인공지능(XAI)’이 시장에서 화두로 올랐다.

2021년과 2022년에는 수많은 이미지 AI에 대한 발전이 이루어졌다. 먼저 한국 기업인 LG의 경우 ‘엑사원(EXAONE)’을 공개하고 엑사원을 기반으로 개발된 AI아티스트 ‘틸다’로 3000장이 넘는 이미지를 생성하고 200개가 넘는 의상 제작을 도와줬다. 카카오의 경우 AI 화가 ‘칼로’를 선보였다. 칼로는 1억 2000만 장 가까운 텍스트-이미지 데이터세트를 바탕으로 이미지를 생성한다. 그리고 지난해 12월 ‘칼로의 순간’이라는 전시회를 열었다.

해외의 경우 크게 4가지의 이미지 AI가 공개되었다. Open AI에서 출시한 ‘DALL-E’의 경우 폭발적인 인기를 끌었다. 단어를 입력하여 그림을 생성할 수 있고 사진 일부분을 지우고 단어를 입력해 지워진 부분에 자연스럽게 이어지도록 그림을 그리는 기능도 포함되어있다. Stability AI에서 오픈소스로 발표한 ‘Stable Diffusion’의 경우 일반 가정의 그래픽 카드로도 이미지 생성이 가능하다. 자연어 텍스트를 삽입하여 이미지화를 시킬 수 있으며, 해당 이미지를 기반으로 비슷한 이미지를 계속 출력할 수 있다. Novel AI의 ‘이미지 제너레이터’는 Stability AI에서 지원받아 만들어진 Stable Diffusion 기반 이미지 AI다. Stable Diffusion보다 만화형식의 이미지 제작에 최적화되어있다. 한 달에 만 원부터 삼만 원 정도 돈을 내야하고, 한 장을 만드는데 약 15~20원 정도 드니 나쁘지 않은 수준이다.

이밖에 구글 ‘Muse’는 2023년 공개됐다. 구글은 앞서 언급한 이미지 AI보다 획기적인 시간 단축이 이루어졌다고 발표했다. 기존 이미지 AI보다 뛰어난 해상도를 자랑하고 기존 이미지의 일부를 생성한 그래픽으로 교체할 수도 있다. 하지만 잘못된 정보와 문화적 편견 문제로 대중에게 공개는 이루어지지 않았다.

글 / 김도현

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