무작위 점에서 잡티를 조금씩 걷어 내며 그림을 만드는 AI예요.
확산 모델은 그림을 한 번에 그리지 않아요. 먼저 신호가 끊긴 TV 화면처럼 무작위 점들에서 출발해요. 그다음 '설명에 더 가까워지려면 어떤 잡티를 지워야 할까'를 여러 번 되풀이하면서 조금씩 또렷한 그림으로 다듬어요.
학습할 때는 거꾸로 해요. 멀쩡한 사진에 잡티를 조금씩 섞어 망가뜨린 뒤, 섞인 잡티를 맞혀서 걷어 내는 연습을 아주 많이 시켜요. 2022년 무렵부터 널리 알려진 그림 AI들이 이 방식을 많이 쓰고, 비디오를 만드는 AI에도 쓰여요.
비유로 보면
하늘의 구름을 보다가 '저건 강아지 같아'라고 생각하면, 정말 귀와 꼬리가 보이기 시작하죠. 확산 모델도 무작위 점 덩어리에서 설명에 맞는 모양을 찾아내고, 그 모양이 더 또렷해지도록 점을 한 단계씩 옮겨요.
예를 들면
'눈 오는 밤, 창가에 앉은 고양이'라고 쓰면 무작위 점에서 출발해 여러 단계를 거쳐 그 장면이 나타나요.
자주 하는 오해
오해그림 AI는 한 번에 그림을 그려 낸다.
실제로는요즘 많이 쓰는 방식은 큰 그림을 바로 다듬지 않고, 작게 압축한 '요약판' 위에서 여러 번 잡티를 걷어 낸 뒤 마지막에 크게 풀어내요. 2021년 이 '잠재 확산' 방법이 계산을 크게 줄여 Stable Diffusion의 바탕이 됐어요.
오해확산 모델은 사진을 오려 붙여 새 그림을 만든다.
실제로는모델 안에는 사진 파일이 아니라 잡티를 맞히는 데 쓰는 숫자만 들어 있어요. 그래서 '우주복을 입고 수영하는 고양이'처럼 사진으로 남은 적 없는 조합도 그려 낼 수 있어요.
수업에서 써 보기
선생님은 수업 시작에, 학생은 혼자 공부할 때 써 보세요.
이 낱말과 이어진 기록
출처로 확인한 AI 역사 속 장면이에요.
소비자 GPU급 고품질 생성 모델의 오픈 웨이트화, LoRA·ControlNet 생태계와 저작권 논쟁을 동시에 촉발
픽셀이 아닌 잠재 공간에서 확산해 연산량 급감, Stable Diffusion의 직접 기반