AI가 어떻게 존재하지 않는 이미지를 만들어낼까요? '나의 조상 얼굴 찾기'와 같은 서비스는 생성형 AI(Generative AI) 기술, 특히 GAN(생성적 적대 신경망)과 Diffusion 모델을 기반으로 합니다. 이 기술들의 원리를 간단히 알아보겠습니다.

경쟁하며 배우는 예술가와 감식가: GAN

GAN(Generative Adversarial Network)은 두 개의 신경망, 즉 '생성자(Generator)'와 '감별자(Discriminator)'가 서로 경쟁하며 학습하는 구조입니다. 생성자는 위조지폐범처럼 진짜 같은 이미지를 만들려 노력하고, 감별자는 경찰처럼 그 이미지가 진짜인지 가짜인지 판별합니다. 이 경쟁 과정이 반복되면서 생성자는 점점 더 실제와 가까운 고품질 이미지를 만들 수 있게 됩니다.

노이즈에서 명작으로: Diffusion 모델

최근 각광받는 Diffusion 모델은 다른 접근법을 사용합니다. 먼저 원본 이미지에 점진적으로 노이즈(Noise)를 추가하여 완전히 무작위의 이미지로 만듭니다. 그 다음, AI는 이 노이즈를 제거하는 역과정을 학습하여, 완전한 노이즈 상태에서부터 시작해 원본과 유사한 새로운 이미지를 생성해냅니다. 이 방식은 매우 안정적이고 고해상도의 이미지를 만드는 데 강점이 있습니다.

저희 서비스는 이러한 최신 AI 기술들을 활용하여, 사용자의 얼굴 특징을 바탕으로 세상에 단 하나뿐인 조상의 모습을 창조해냅니다. 이는 단순한 필터가 아닌, 기술과 예술의 결합으로 탄생한 새로운 창작물입니다.