Understanding AI Image Generator: How It Works and What It Can Do

AI 생성 이미지는 순수한 노이즈에서 진실로 보이는 사진을 만들기 위해 확산을 사용하여 진행됩니다. AI 모델의 지속적인 훈련과 개선, 그리고 사용자 입력에 따라 이미지 질이 연수를 통해 크게 향상되었습니다. 텍스트 프롬프트는 이미지를 생성하는데 사용되며, 추가 매개변수와 생성 채우기 도구는 결과를 향상시킵니다. 인공지능으로 생성된 이미지는 이제 모든 곳에서 볼 수 있습니다. 그 중 가장 좋은 것들은 머신이 아닌 사람의 손길로 만들어졌다고 보더라도 매우 잘 보일 정도로 우수합니다. 그러나 어떻게 가능할까요? 인공지능 이미지 생성 방식에 대한 답은 간단하지만 매우 복잡합니다.

전파에 모든 것이 중요한 것

AI 생성 이미지의 중심에는 "확산"이라는 개념이 있습니다. 이것은 오늘날 모든 유형의 이미지를 만드는 생성형 인공지능이 사용하는 기본적인 과정이며, 다음과 같습니다:

1. 확산 과정은 이미지 데이터셋에서 시작됩니다. 노이즈 또는 임의의 왜곡이 점차적으로 이 이미지에 추가되어서 거의 인식할 수 없는 상태가 됩니다.
2. AI 모델은 단계별로 노이즈를 제거함으로써 이 과정을 역으로 학습합니다. 이를 위해 모델을 훈련시켜 노이즈가 추가되기 전에 이미지는 어떻게 보였는지 예측하도록 합니다.
3. 훈련이 완료되면 모델은 순수한 노이즈에서 시작하여 학습된 내용을 적용하여 반대로 노이즈 과정을 거꾸로 진행하여 완전히 새로운, 현실적인 이미지를 생성할 수 있습니다.

생성형 인공 지능 이미지 생성기는 이러한 데이터에서 특정 유형의 신경망을 학습하고 있으며, 프로세스를 뒤집으면 확산된 노이즈부터 시작하여 이미지가 텍스트 프롬프트와 일치할 때까지 반복하면 실제로는 신경망을 뒤집어 실행하는 것입니다.

매일이 인공지능 이미지 생성기의 훈련일입니다.

위 과정은 간단하게 보이지만 AI 이미지 생성 모델들은 가능한 한 많은 데이터를 사용하여 지속적으로 개선되고 있습니다. 예를 들어, Midjourney와 같은 사이트에서 좋아하는 이미지를 선택할 때마다 제공하는 데이터는 모델을 조성하는 데 도움이 됩니다.

매개변수, 생성 채우기 및 기타 멋진 트릭

물론이죠. 올바른 방식으로 프롬프트를 사용하고 몇 가지 전문 명령어를 갖추면 최신 모델에서도 훌륭한 결과를 얻을 수 있습니다. 옵션을 조정하고 현대 모델이 제공하는 후 생성 도구를 활용하면 완벽한 AI 이미지를 만들 수 있습니다.

생성 채우기는 이 인공지능 기술의 가장 유용한 특징 중 하나입니다. 이를 통해 이미지의 일부를 지우고, 그런 다음 프롬프트 또는 단순히 이미지의 맥락에 따라 새로운 것을 인공지능으로 채울 수 있습니다.

개인적으로 이 기능을 사용하여 항상 너무 많은 손가락이 있는 문자를 수정하는 데 도움이 됩니다. 현대 사진 편집기에도 내장되어 있으며, Adobe Photoshop과 Canva의 마ジ컬 에라스 기능과 같은 프로그램에서 찾을 수 있습니다.

생성형 인공지능은 이제 비디오를 만들 수 있는 단계로 발전했으며, 모델들은 우리가 요청하는 정확한 결과물을 생산하는 데 더욱 탁월해지고 있습니다. 이에는 자세, 물체, 그리고 그들이 이미지에서 어떻게 배열되어야 하는지에 대한 세부 사항이 포함됩니다.

이 기술은 아직 완벽하지 않지만, 매우 짧은 시간 동안如此 발전했기 때문에, 곧 완성될 것으로 기대합니다.