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2.1 AI 이미지 생성기의 학습 과정
AI 이미지 생성기는 대규모 데이터셋을 사용하여 학습됩니다. 이 데이터셋에는 다양한 형태와 특징을 가진 이미지가 포함되어 있어야 합니다. 생성기는 이러한 데이터셋을 기반으로 딥러닝 알고리즘을 사용하여 학습됩니다. 이 과정에서 생성기는 이미지의 특징과 패턴을 학습하고, 새로운 이미지를 생성할 수 있는 능력을 키워나갑니다.
2.2 딥러닝과 생성적 적대 신경망 (GAN)
AI 이미지 생성기의 핵심 기술은 생성적 적대신경망(GAN)입니다. GAN은 생성자(generator)와 판별자(discriminator)라는 두 개의 신경망으로 구성됩니다. 생성자는 주어진 입력 벡터를 기반으로 이미지를 생성하고, 판별자는 생성된 이미지와 실제 이미지를 구분하는 역할을 수행합니다. 이러한 생성자와 판별자는 서로 경쟁하며 학습을 진행하면서 점차적으로 이미지 생성 및 판별 능력을 향상시킵니다.
2.3 AI 이미지 생성기 알고리즘
AI 이미지 생성기의 주요 알고리즘 중에는 딥 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)과 변이형 오토인코더(Variational Autoencoder, VAE)가 있습니다. CNN은 이미지 처리에 특화된 신경망으로, 이미지의 특징을 추출하고 생성에 활용합니다. VAE는 데이터의 잠재 변수(latent variable)를 학습하여 다양한 이미지를 생성하는 데 활용됩니다.
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