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현재 생성 모델 (generative model) 의 발전 현황2025.01.181. 생성 모델의 개요 생성 모델은 주어진 데이터 분포를 학습하여 새로운 데이터를 생성할 수 있는 모델을 의미합니다. 주로 이미지, 텍스트, 오디오와 같은 데이터의 새로운 샘플을 생성하는 데 사용됩니다. 이러한 모델들은 데이터의 복잡한 구조를 학습하고, 그로부터 창의적이거나 유용한 결과물을 만들어냅니다. 2. 주요 생성 모델 GAN, VAE, Autoregressive Models, Diffusion Models 등 다양한 생성 모델이 개발되었으며, 각각의 특징과 장단점이 있습니다. 이들 모델은 이미지, 텍스트, 오디오 등 다양한 ...2025.01.18
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[보고서]GAN에 대한 보고서2025.01.241. GAN GAN은 적대적 훈련을 통해서 만들어지는 모델링이다. 일반적으로 신경망은 정보를 줄이고, 정제하고, 축약하는 데 사용한다. GAN은 이러한 일반적인 신경망의 구조를 변경시켜 만든 새로운 구조의 신경망을 말한다. GAN이란 진짜와 가짜를 구별할 수 없을 정도로 정교한 가짜를 만드는 생성자를 학습하는 알고리즘이다. GAN의 구조는 생성기(Generator)와 판별기(Discriminator)로 이루어져 있으며, 두 신경망이 서로 적대적 관계로 경쟁하면서 성능이 향상된다. GAN의 훈련 과정은 복잡하며, 생성기와 판별기의 성...2025.01.24
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딥페이크 기술과 활용, 시장전망2025.01.281. 딥페이크 기술 딥페이크는 생성형 인공지능(AI)의 기반이 된 '딥 러닝(deep learning)'과 가짜·합성사진을 의미하는 '페이크(fake)'의 합성어로, 실제 인물의 사진·영상 또는 음성을 기반으로 생성형 인공지능 기술을 활용하여 가짜 사진·영상·음성 등을 합성·편집해내는 기술입니다. 딥페이크 기술은 GAN(생성적 적대 신경망) 알고리즘을 활용하여 진짜와 구분할 수 없는 가짜 데이터를 생성할 수 있습니다. 2. 딥페이크 활용 분야 딥페이크 기술은 교육, 의료, 영화/엔터테인먼트, AR/VR 콘텐츠 제작, 마케팅/광고, ...2025.01.28