이 AI가 모나리자를 살아있게 만든다
Table of Contents
- 소개
- 학습 기반 방법론 소개
- 이동 가상 캐릭터를 합성하는 방법
- 1-shot 학습이란?
- 사진과 그림으로 애니메이션 생성하기
- 다중 입력 데이터에 따른 결과 개선
- 그림 합성의 독특함
- 이전 연구와의 비교
- 신경망 구조 소개
- 기술적 차원의 응용
🌟손에 하나의 사진으로 애니메이션을 만들 수 있다는 것이 참 놀랍다!
이 연구에서는 소량의 사진을 사용하여 이동하는 가상 캐릭터를 합성하는 학습 기반 방법을 소개한다. 이 방법은 AI가 이전에 본 적 없는 시점에서도 새로운 시각에서 얼굴을 합성할 수 있다. 게다가 이 방법은 단 하나의 입력 이미지만으로도 작동하는 것이다. 1-shot 학습이라고도 불린다. 데이터의 양은 거의 무의미할 정도로 적어도 가능하다. 우리는 유명한 사진이나 그림을 사용하여 애니메이션을 만들 수 있다. 여기 몇 가지 예시가 있다. 그런데 정말로, 단 하나의 이미지로만 달성 가능한 걸까? 만약 AI에 여러 사진을 보여준다면, 더 나은 결과물을 합성할 수 있다는 것을 볼 수 있다. 입력 데이터의 양에 따라 성능이 점진적으로 향상되는 것을 알 수 있다.
🎨그림 합성의 독특함을 경험해보세요!
그림 합성은 신경망이 훈련되었던 사진과는 다른 종류의 데이터로부터 합성하는 과정이다. 그러나 적절한 지능을 가지고 있다면, AI는 사진과 같은 그림적 특성이 아닌 사람 얼굴의 다양한 부분이 어떻게 움직이는지를 학습하고, 이 지식을 그림에도 일반화하여 합성할 수 있다. 기본적인 법칙은 같지만, 결과물의 스타일만이 다른 것이다. 이 실제로 놀라운 일이다. 이 논문은 이전 연구들과의 비교를 상세히 소개하고 있는데, 여기서는 이러한 품질과 비교할 만한 것이 없다는 사실을 확인할 수 있다. 아마도 고도의 기술은 마법과 구별할 수 없다는 말을 수없이 들어본 적이 있을 것이다. 이 연구 역시 그런 순간 중 하나로, 정말로 컴퓨터 화면에서 마법이 진행되고 있다는 것을 느꼈을 것이다.
🔮신경망이 움직이는 가상 캐릭터를 합성하는 비법은?
이 논문은 3개의 신경망이 함께 동작하는 혁신적인 구조를 제안한다. 첫 번째, 임베더는 랜드마크 정보가 포함된 컬러 이미지를 가져와 이를 압축하여 해당 이미지의 요약 내용을 생성한다. 두 번째, 제너레이터는 인물 얼굴의 대략적인 근사치인 랜드마크의 집합을 이용하여 사실적인 결과물을 합성한다. 세 번째, 판별자는 실제와 가짜 이미지를 모두 살펴보고 서로를 구별하는 방법을 학습한다. 결과적으로 이러한 신경망들은 함께 학습하고 시간이 지남에 따라 발전하여 단 하나의 소스 사진으로 놀라운 애니메이션을 만들어낼 수 있다. 논문 저자들은 또한 이 기술의 목적과 효과에 대한 성명서도 발표했는데, 관심있는 시청자들을 위해 이를 몇 초 동안 화면에 남겨 놓겠다. 이 작업은 삼성 AI 연구소와 Skoltech에서 부분적으로 진행되었으며, 이 양립한 노력들에게 축하를 전한다. 이 논문은 Weights & Biases의 지원으로 이루어졌다. Weights & Biases는 딥 러닝 프로젝트에서 실험을 추적하기 위한 도구를 제공한다. 팀원들간에 공유하는 실험 기록부와 같은 역할을 한다. 이를 통해 개인의 실험 결과를 동료들과 비교하고 성공과 실패를 논의할 수 있다. 5분 이내로 설정할 수 있으며, OpenAI, Toyota Research, Stanford 및 Berkeley에서 사용되고 있다. 이 도구는 이전에 시리즈에서 다룬 OpenAI 프로젝트에서도 사용되었으며, 이 프로젝트에서 실험 추적이 중요하다고 밝혔으며 시간과 비용을 절약하는 데 도움이 되었다. 학문적인 목적이나 오픈 소스 프로젝트를 위해 항상 무료로 제공될 예정이다. wandb.com을 방문하시거나 비디오 설명란의 링크를 클릭하고 무료 데모를 지금 신청해보세요. Weights & Biases에게 우리가 더 나은 비디오를 제작하는 데 도움을 받아 감사드립니다. 감사합니다. 시청해주시고 관심과 후원에 감사드리며, 다음 번에 뵙겠습니다!
Highlights
- 이 논문은 소량의 사진을 사용하여 이동하는 가상 캐릭터를 합성하는 학습 기반 방법을 제안한다.
- 1-shot 학습이란 단 하나의 입력 이미지로도 작동 가능한 방법을 말한다.
- 본 연구에서는 사진과 그림을 사용하여 애니메이션을 만들 수 있다는 규칙을 밝혔다.
- 신경망들이 함께 학습하고 시간이 지남에 따라 발전하여 단 하나의 소스 사진으로 놀라운 애니메이션을 만들어낼 수 있다.
자주 묻는 질문(FAQ)
Q: 1-shot 학습은 어떻게 동작하는 건가요?
A: 1-shot 학습은 단 하나의 입력 이미지만으로도 합성이 가능한 학습 방법을 의미합니다. 이 방법은 소량의 데이터로부터 학습하여 새로운 입력에서도 결과물을 생성할 수 있습니다.
Q: 그림 합성은 어떤 점에서 독특한가요?
A: 그림 합성은 기존에 훈련된 신경망이 다른 종류의 데이터인 그림에서 결과물을 합성하는 과정을 의미합니다. 이 과정에서 신경망은 그림의 특성이 아닌 인물 얼굴의 움직임에 대한 지식을 일반화하여 합성할 수 있습니다.
Q: 이 도구는 어떻게 사용할 수 있나요?
A: Weights & Biases는 딥 러닝 프로젝트에서 실험을 추적하기 위한 도구로, 개인의 실험 결과를 동료들과 비교 및 논의할 수 있도록 도와줍니다. wandb.com을 방문하여 무료 데모를 신청하실 수 있습니다.
자료 참조