Diffusion 모델을 중학생도 이해할 수 있게 설명하기
먼저 Diffusion은 영어로 확산이라는 뜻입니다.
예를 들어 이런 상황을 생각해 보세요.
향수를 방에 한 번 뿌리면 처음에는 한 곳에만 냄새가 있지만 시간이 지나면 방 전체로 퍼집니다.
이처럼 어떤 것이 조금씩 퍼져 나가는 과정을 확산이라고 합니다.
AI에서 말하는 Diffusion 모델도 바로 이 확산 원리를 이용한 인공지능입니다.
대표적인 예는 그림을 만들어내는 AI입니다. 예를 들어 고양이 그림, 우주 도시 그림, 상상 속 동물 같은 이미지를 만들어낼 수 있습니다.
이 기술을 사용하는 대표적인 AI 중 하나가 Stable Diffusion입니다.
Diffusion 모델의 핵심 아이디어
Diffusion 모델은 크게 두 단계로 생각하면 이해하기 쉽습니다.
1단계 : 그림을 일부러 망가뜨린다
먼저 멀쩡한 그림이 있습니다. 예를 들어 귀여운 고양이 사진이 있다고 생각해 봅시다.
AI는 이 사진에 조금씩 노이즈(잡음)를 넣습니다.
처음에는 살짝 흐려지고 조금 더 지나면 점점 뿌옇게 되고 마지막에는 완전히 TV 잡음 같은 상태가 됩니다.
이 과정을 노이즈 확산 과정이라고 합니다.
2단계 : 다시 그림을 복원한다
이제 AI는 거꾸로 학습합니다.
완전히 망가진 노이즈 이미지에서 조금씩 잡음을 제거하면서 원래 그림을 찾아가도록 학습합니다.
예를 들어 다음과 같은 과정입니다.
노이즈 → 조금 덜 노이즈 → 형태 등장 → 고양이 윤곽 → 완성된 고양이
이 과정을 노이즈 제거 과정이라고 합니다.
그래서 어떻게 새로운 그림을 만들까?
AI는 이미 노이즈에서 그림을 복원하는 방법을 배웠습니다.
그래서 이제는 처음부터 완전히 랜덤한 노이즈를 넣습니다.
그러면 AI가 다음과 같은 과정을 통해 새로운 이미지를 만듭니다.
노이즈 → 조금 정리 → 형태 등장 → 그림 완성
이렇게 해서 완전히 새로운 그림이 만들어집니다.
즉 Diffusion 모델은 노이즈에서 그림을 만들어내는 인공지능입니다.
쉬운 비유
중학생에게 설명할 때 가장 쉬운 비유는 퍼즐입니다.
퍼즐 완성 그림이 있습니다. 하지만 퍼즐 조각을 전부 섞어버립니다.
AI는 이렇게 학습합니다.
1. 완성된 그림을 본다
2. 일부러 그림을 섞는다
3. 다시 맞추는 방법을 배운다
그래서 나중에는 완전히 섞인 퍼즐에서도 새로운 그림을 만들어낼 수 있습니다.
Diffusion 모델이 쓰이는 곳
요즘 이 기술은 여러 분야에서 활용됩니다.
그림 생성 AI
영상 생성
음악 생성
게임 그래픽 제작
디자인
대표적인 AI 서비스로는 다음과 같은 것들이 있습니다.
DALL-E
Midjourney
Stable Diffusion
핵심 정리
Diffusion 모델을 한 문장으로 말하면 다음과 같습니다.
노이즈에서 시작해서 점점 정리하면서 그림을 만들어내는 인공지능
과정은 이렇게 기억하면 됩니다.
1. 그림에 노이즈를 계속 추가한다
2. 완전히 노이즈 상태가 된다
3. AI가 거꾸로 노이즈를 제거하는 방법을 배운다
4. 랜덤 노이즈에서 새로운 그림을 만든다
