오늘 Google은 저해상도 이미지에서 고화질 이미지를 생성하는 확산 모델을 사용한 고화질 이미지 생성이라는 블로그 게시물에서 새로운 AI 지원 업스케일링 기술을 소개했습니다. Google AI 부서의 최근 연구는 이 분야의 새로운 발전이 놀라운 이미지를 만드는 것을 가능하게 하는 방법을 보여줍니다. 이 회사의 기계 학습 모델은 거의 해상도가 없는 사진을 찍고 크기를 조정하여 고유한 세부 정보를 얻을 수 있습니다.
Google, 새로운 AI 지원 업스케일링 기술 도입
AI로 사진을 스케일링하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 회사에서 사용하는 것을 확산 모델링이라고 합니다. 2015년부터 구현하기 시작한 생성 모델입니다.
설명에 따르면 시스템은 저해상도 이미지를 입력으로 받아 자체적으로 고해상도 이미지를 구축합니다. 이를 위해 Google은 먼저 AI를 훈련하여 이미지의 해상도를 낮추고 이미지를 극도로 픽셀화하도록 만들었다고 말합니다. 거기에서 “순수한 노이즈에서 시작하여 점진적으로 노이즈를 제거하여 입력 저해상도 이미지의 안내를 통해 목표 분포에 도달하는 이 프로세스를 반대로 하는 방법을 배웁니다.”
Google 도구는 확산 모델링을 사용하여 충실도가 높은 이미지를 만듭니다.
이 방법을 사용하여 Google은 특히 인물 사진을 개선할 수 있습니다. 그러나 한 단계 더 나아가 두 번째 AI를 사용하여 품질을 더욱 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 먼저 32 x 32 이미지를 64 x 64로 변환하고 새 사진을 참조로 사용하여 최대 128 x 128 등으로 이동합니다.
결과는 의심할 여지 없이 훌륭하며 거의 아무것도 없는 상태에서 진정으로 상세한 사진을 만들 수 있습니다. 약간의 오차가 있지만 사진은 문제 없이 실제처럼 보입니다. 사실, 맥락을 모르면 평범한 사람은 AI에 의해 크기가 조정되었음을 식별하지 못할 것입니다.
