This article grasps the principles of text-to-image generation models and examines key issues related to this new image generation method. The text-to-image generation model was created by combining the large language model and image generation model, which revolutionized natural language processing. The field of computer vision has set a turning point for a leap forward thanks to language understanding with pre-trained learning and the advanced image creation ability of diffusion models. As if competing, Open AI and Google developed new models and led the advancement of image generation capabilities with technological improvements. As a result, it is now possible to generate very realistic, high-quality images simply by entering text prompts. Additionally, elements that are not in the learning data can be generated, increasing the diversity of images. The success or failure of a text-to-image generation model depends on the fit and quality of the text and image, and it is important to create an appropriate prompt. Artificial intelligence automatically generates information, but appropriate human intervention is required in the text-to-image generation model.
이 글은 텍스트-이미지 생성 인공지능의 원리를 파악하고, 이 새로운 이미지 생성 방법과 관련된 주요 현안을 검토한다. 텍스트-이미지 생성 모델은 자연어 처리에 혁명을 가져온 거대언어모델과 이미지 생성 모델이 결합하여 탄생했다. 사전학습을 통한 언어 이해력과 확산 모델의 고도화된 이미지 생성 능력으로 컴퓨터 비전 분야는 도약의 전기를 마련했다. 오픈 AI와 구글은 경쟁하듯 새로운 모델을 개발하고 기술 개선을 통해 이미지 생성 능력 고도화를 주도했다. 그에 따라 텍스트 프롬프트 입력만으로 매우 사실적인 고품질 이미지를 생성할 수 있게 됐다. 또한 학습데이터에 없는 요소도 생성할 수 있어 이미지의 다양성도 풍부해졌다. 텍스트-이미지 생성 모델의 성패는 텍스트와 이미지의 적합도 및 품질에 달려있으며, 얼마나 적합한 프롬프트를 구성하느냐가 중요하다. 인공지능은 정보를 자동으로 생성하나 텍스트-이미지 생성 모델에서는 인간의 적절한 개입이 요청된다
(0)
(0)