[개념정리] 언어 명령 기반 영상 생성 트랜스포머, 생성모델 유형, Diffusion Model
1. 언어 명령 기반 영상 생성 트랜스포머
영상 생성 트랜스포머는 언어와 영상 데이터를 결합해 명령에 따라 영상을 생성하는 딥러닝 모델이다.
실제 환경이나 3D 시뮬레이션 등 다양한 상황에서 사용될 수 있다.
<아키텍처>
• 언어 처리 부분: Language Encoder
Transformer 기반 언어 모델을 사용해 텍스트 명령을 임베딩 벡터로 변환한다.
• 시각 정보 처리 부분: Visual Encoder
CNN과 Transformer를 결합해 입력된 영상 데이터를 feature로 변환한다.
• 트랜스포머 인코더
Language Encoder와 Visual Encoder에서 나온 feature를 결합하여 트랜스포머 인코더 레이어를 통과시켜 융합된 Language-Visual feature를 추출한다.
• 트랜스포머 디코더
융합된 Language-Visual feature를 기반으로 새로운 영상을 생성한다.
프레임 단위로 시계열 영상 데이터를 예측해, 영상이 시간에 따라 자연스럽게 변화하도록 한다.
• 영상 생성 및 손실 함수
생성된 영상의 품질을 평가하고 학습을 최적화하기 위해 다양한 손실 함수를 사용한다.
<손실 함수 종류>
영상 생성 과정에서 사용되는 대표적인 손실 함수는 다음과 같다.
• 평균 제곱 오차, MSE: 픽셀 단위의 손실을 계산하며, 노이즈 제거 또는 초고해상도 복원 작업에 유용하다.
• 적대적 손실: 생성자와 판별자 간의 예측 차이를 측정한다.
• 피처 손실: 시각적 유사성을 비교해 영상의 사실감을 높인다.
• KL 발산 손실: 생성된 영상이 특정 분포를 따르도록 유도한다.
<활용 사례>
영상 생성 트랜스포머는 다양한 환경과 상황에서 활용될 수 있다.
• Vision-Language Navigation System: 언어 명령을 기반으로 가상 환경에서 경로를 탐색하는 시스템이다.
• 3D 게임 환경: 3D 시뮬레이션이나 게임 환경에서 캐릭터 이동 및 물체 생성에 사용한다.
• 실제 환경에서의 로봇 작업: 로봇이 현실 세계에서 언어 명령을 이해하고 작업을 수행한다.
2. 생성 모델
생성 모델은 입력 데이터를 학습하여 새로운 데이터를 생성하는 딥러닝 모델이다.
<주요 유형>
• 변형 자동 인코더, VAE: 학습된 잠재 공간을 기반으로 다양한 해상도의 이미지를 생성한다.
• Progressive Growing GAN, PGGAN: 저해상도 이미지를 시작으로 점진적으로 고해상도 이미지를 생성한다.
• 조건부 이미지 생성: 입력 조건에 따라 다양한 스케일의 이미지를 생성한다.
• 멀티스케일 GAN: 여러 해상도와 스케일에서 이미지를 동시에 생성한다.
<확장성>
생성 모델은 다음과 같은 특성을 통해 다양한 상황에 적응할 수 있다.
• 해상도 유연성: 다양한 수준의 디테일과 해상도로 이미지를 생성한다.
• 리소스 효율성: 계산 자원 요구를 최소화하며, 리소스를 효율적으로 활용한다.
• 적응력: 입력 조건이나 매개변수에 따라 모델을 유연하게 조정할 수 있다.
• 점진적 향상 가능성: 세부 사항을 점진적으로 추가해 고해상도 결과를 생성한다.
• 일관성 유지: 여러 스케일에서 시각적 일관성을 보장한다.
• 응용의 다양성: 이미지 합성, 초고해상도, 스타일 전송 등 다양한 작업에 활용할 수 있다.
• 멀티스케일 표현: 추상적인 특징과 세부 사항을 동시에 처리하는 다중 스케일 표현 방식을 사용한다.
3. Diffusion Model
Diffusion Model은 영상 생성, 노이즈 제거, 초고해상도 이미지 생성 등 다양한 작업에서 뛰어난 성능을 보인다.
<주요 원리>
• 포워드 프로세스
데이터를 변환하기 위해 점진적으로 노이즈를 추가한다.
• 역방향 프로세스
포워드 프로세스에서 추가된 노이즈를 역으로 제거하여 원본 데이터 분포에 가까운 이미지를 재생성한다.
<성능 지표>
Diffusion Model의 성능은 다음 지표를 통해 평가된다.
• PSNR, Peak Signal-to-Noise Ratio: 이미지의 신호 대 잡음 비율을 측정하며, 품질을 평가한다.
• SSIM, Structural Similarity Index: 생성 이미지와 실제 이미지 간의 구조적 유사성을 측정다.
• FID, Frechet Inception Distance: 생성 이미지와 실제 이미지 간의 feature 분포 차이를 측정하여 자연스러움을 평가합니다.
<활용 사례>
Diffusion Model은 다양한 이미지 처리 작업에 활용됩니다.
• 이미지 노이즈 제거: 손상된 이미지에서 노이즈를 제거해 선명한 이미지를 복원한다.
• 이미지 보정: 왜곡된 이미지의 디테일을 복원한다.
• 이미지 초고해상도: 저해상도 이미지를 고해상도로 업스케일한다.
• 이미지 합성: 창의적인 방식으로 새로운 이미지를 생성하거나 기존 이미지를 혼합한다.
<장점>
Diffusion Model은 다음과 같은 강점을 갖고 있다.
• 고품질 이미지 생성: 실제 데이터와 유사한 디테일과 높은 품질을 제공한다.
• 무작위성 제어: 노이즈 수준을 조정해 이미지 다양성과 품질을 제어 가능하다.
• 해석 가능성: 생성 과정이 단계별로 명확히 이해 가능하다.
• 다양한 활용성: 노이즈 제거, 초고해상도, 이미지 합성 등 다양한 작업에 적합하다.
<과제>
Diffusion Model은 뛰어난 성능에도 불구하고 다음과 같은 한계가 있다.
• 계산 복잡성: 순차적인 생성 과정으로 인해 연산량이 많아 고성능 하드웨어가 필요하다.
• 훈련 요구 사항: 대규모 데이터셋 긴 학습 시간이 필요하다.
• 추론 시간: 순차적인 특성으로 인해 생성 과정이 느리다.
• 모델 크기: 메모리와 저장 공간 요구가 크며, 배포를 위해 최적화가 필요하다.