AI가 만들어낸 가장 이상적인 연예인 얼굴

이제 우리는 연예인과 닮고 싶어 하는 강박관념에 대한 완벽한 해결책을 갖게 되었다. 바로 필요에 따라 유명인의 얼굴을 떠올리게 하는 알고리즘이 등장했기 때문이다.

엔비디아(Nvidia) 연구원들은 똑똑하게 동작하는 새로운 머신러닝 기술을 이용해서 연예인의 모습을 생성하는 알고리즘을 개발했다. 우리가 꿈꿔왔던 얼굴은 보다 효율적인 버전으로 탄생한 대립쌍 구조를 사용하는 생성 모델(generative adversarial network, GAN)을 이용해 생성된다.

GAN은 두 개의 신경망으로 구성되며 둘 다 특정 데이터셋을 통해 학습된다. 그중 하나는 다른 신경망에게 동일한 데이터셋에서 만들어진 것으로 보이도록 한 표본을 합성하여 제시하는 역할을 한다. 이 과정을 통해 첫 번째 신경망이 현실적인 데이터를 생성하는 능력이 향상된다.

GAN은 구글의 연구원인 이안 굿펠로우(Ian Goodfellow)가 발명한 것으로 현실성 있는 음성을 합성하고 모든 종류의 멋진 이미지 생성에서 탁월한 효과를 증명한 바 있다. 또한 비디오 게임을 위한 애니메이션 그래픽 생성, 보다 효율적인 비디오 압축 등에서도 매우 유용한 것으로 증명되고 있다.

이번에 엔비디아 연구원이 발표한 논문에 따르면, GAN을 이용하여 저해상도 이미지를 시작으로 해당 네트워크의 크기와 해상도를 점진적으로 향상하는 더 나은 기술을 개발한 것으로 알려졌다. 이 GAN에 연예인의 얼굴 데이터셋을 입력한 결과 매우 현실성 있는 얼굴을 생성할 수 있었다. 

하지만 한 가지 지적할 점이 있다면, 일부 생성된 얼굴 이미지에는 실종된 눈썹, 잘못 자리 잡은 치아 등 이상한 점이나 형상이 나타났다는 것이다. 이것은 리얼리티 TV쇼에서 보는 것과는 다르다. 이것은 머신러닝이 놀라운 시각적 속임수를 만들어 낼 수 있다고 하더라도 아직까지는 실제 세계를 이해하는데 필요한 더 깊은 지능이 결여되어 있음을 보여주고 있다.

 

관련연구자:

관련기관: Nvidia

과학기술분류: 뇌과학,정보/통신

본문키워드(한글): 인공지능,머신러닝,대립쌍 구조를 사용하는 생성 모델

본문키워드(영문): AI,machine learning,generative adversarial network,GAN

원문언어: 영어

국가: 미국

원문출판일: 2017-10-31

※ 출처: https://www.technologyreview.com/the-download/609290/meet-the-fake-celebrities-dreamed-up-by-ai/