생성형 AI는 기존 데이터를 학습하여 새로운 데이터를 생성하는 기술입니다.
생성형 AI를 통해서는 언어 뿐만 아니라, 우리가 일상생활에서 수도없이 접하는 이미지, 텍스트, 음성 등 다양한 형태의 콘텐츠를 만들 수 있습니다. 생성형 AI의 대표적인 모델로는 GAN(생성적 적대 신경망), VAE(변분 오토인코더), Diffusion(확산) 모델 세가지를 꼽을 수 있겠습니다. 각 모델은 생성 방식과 특징이 다르며, 활용 분야도 다양하게 나뉘어 여러 방면으로 살펴볼 수 있습니다.
1. GAN(Generative Adversarial Network)의 원리와 특징
GAN은 2014년 Ian Goodfellow가 제안한 모델로, 생성자(Generator)와 판별자(Discriminator)라는 두 개의 신경망이 경쟁하며 학습하는 방식입니다. 생성자는 가짜 데이터를 만들어내고, 판별자는 해당 데이터가 진짜인지 가짜인지 판단하는 역할을 합니다. 생성자는 판별자를 속이기 위해 점점 더 정교한 데이터를 생성하며, 판별자는 가짜 데이터를 더 잘 구분하도록 학습됩니다. 이러한 경쟁 과정이 반복되면서 생성자는 점점 실제 데이터와 유사한 결과물을 만들어냅니다.
생성자와 판별자는 쉽게 비유하자면, '경찰과 도둑'과 같은 관계로 생각하면 되겠습니다.
GAN의 가장 큰 장점은 매우 사실적인 이미지와 영상을 생성할 수 있다는 부분입니다. 그러나 GAN은 학습이 불안정할 수 있다는 단점이 있습니다. 생성자와 판별자의 균형이 맞지 않으면 학습이 제대로 진행되지 않을 수 있으며, 특정한 패턴만 생성하는 ‘모드 붕괴(Mode Collapse)’ 현상이 발생할 수도 있다는 아쉬운 점도 있습니다.
2. VAE(Variational Autoencoder)의 원리와 특징
VAE는 확률론적 접근 방식을 사용하는 생성 모델로, 오토인코더(Autoencoder)를 기반으로 합니다. 오토인코더는 입력 데이터를 저차원 공간(latent space)으로 압축한 뒤 다시 복원하는 구조를 가지며, VAE는 이 과정에서 데이터의 분포를 확률적으로 모델링하여 새로운 데이터를 생성할 수 있도록 합니다.
VAE는 입력 데이터의 중요한 특징을 저차원 공간에 효율적으로 저장하며, 이를 통해 새로운 샘플을 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 얼굴 이미지를 학습한 VAE는 특정 스타일을 유지하면서도 다양한 얼굴을 생성할 수 있습니다.
이 모델의 장점은 생성된 데이터의 다양성이 높고, 연속적인 잠재 공간을 활용할 수 있다는 점입니다. 즉, 하나의 데이터에서 다른 데이터로 자연스럽게 변형할 수 있는 ‘인터폴레이션(Interpolation)’이 가능하다고 말할 수 있겠습니다. 이에 대한 예를 들면, 남성 얼굴에서 여성 얼굴로 점진적으로 변환하는 것이 가능하다는 것을 고를 수 있겠습니다.
하지만 VAE는 생성된 이미지의 품질이 비교적 낮은 편이며, 디테일한 표현이 어려운 경우가 많습니다. 또한, 분포를 학습하는 과정에서 발생하는 노이즈로 인해, 이미지가 흐릿하게 생성될 수도 있다는 아쉬운 점도 분명 존재합니다.
3. Diffusion(확산) 모델의 원리와 특징
Diffusion 모델은 노이즈를 추가하고 이를 다시 제거하는 과정을 통해 데이터를 생성하는 방식입니다. 초기에는 완전히 무작위한 노이즈 이미지를 생성한 후, 이를 점진적으로 정제하여 원하는 이미지를 얻습니다. 이 과정은 확률적 모델링을 기반으로 하며, GAN이나 VAE와는 다른 방식으로 데이터를 생성하는 과정입니다.
이 모델의 가장 큰 장점은 매우 높은 품질의 이미지를 생성할 수 있다는 점입니다. 특히, 최근에는 DALL·E, Stable Diffusion과 같은 모델이 등장하면서 실용성이 크게 증가하여, 현실에서도 많이 활용하고 있습니다. 또한, 훈련 과정이 비교적 안정적이라는 장점을 가지고 있으며, 생성된 데이터의 다양성이 뛰어납니다.
그러나 Diffusion 모델은 연산 비용이 높고, 생성 속도가 느리다는 단점 또한 존재합니다. GAN이 즉각적인 생성이 가능한 반면, Diffusion 모델은 여러 단계의 과정을 거쳐야 하기 때문에 실시간 적용이 어렵습니다. 이를 해결하기 위해 일부 연구에서는 속도를 개선하는 방법이 개발되고 있다고 합니다.
세 가지 모델은 각각의 강점과 단점을 가지고 있으며, 활용 목적에 따라 적절한 모델을 선택하는 것이 중요합니다. GAN은 사실적인 이미지 생성에 강하고, VAE는 데이터의 구조를 분석하고 변형하는 데 유용하며, Diffusion 모델은 고품질의 이미지를 생성하는 데 적합합니다. 최근에는 이들을 조합하여 더 나은 결과를 얻는 연구도 활발히 진행되고 있습니다. 여러 모델의 개념과 특징 파악을 통해, 상세한 생성형 AI 기술에 대해 한층 더 가까워지는 계기가 되길 바랍니다.