공상 속의 인공지능도 자의적으로 해석하는 게 아니라
결국 인간이 집어넣은 레파토리를 읊을 뿐인 걸로 보아..
그림ai도 결국 남들이 그린 그림의 템플릿을 분할분할 쪼개서 거기에 또 선호도 높은 템플릿을 따와서
그림을 그리는 게 아니라 만들어내는 것 같은데
인간이 만들어낸 템플릿을 쪼개고 쪼개고 이어 붙인 저것에 과연 저작권이라는 게 존재할 수 있는가..
공상 속의 인공지능도 자의적으로 해석하는 게 아니라
결국 인간이 집어넣은 레파토리를 읊을 뿐인 걸로 보아..
그림ai도 결국 남들이 그린 그림의 템플릿을 분할분할 쪼개서 거기에 또 선호도 높은 템플릿을 따와서
그림을 그리는 게 아니라 만들어내는 것 같은데
인간이 만들어낸 템플릿을 쪼개고 쪼개고 이어 붙인 저것에 과연 저작권이라는 게 존재할 수 있는가..
좀비팬더
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추상화 가중치 역추상화 템플릿하는건아니긴한데 노벨ai저거 약간 의도적으로 머리만 수정하는것같더라
추상화라니 뭔 말을 하는지 모르겠다.. 그냥 수천만개 누적된 템플릿에서 분할분할 1퍼센트씩 떼오고, 선호도 높은 조합을 만드는 거 같은데
인공신경망은 입력과 출력을 알려주면 중간 과정을 스스로 학습해! 입출력을 뒤집는 건 꽤 간단히 가능해. 추상화는 그림을 그냥 키워드로 만드는 거고. 역추상화는 키워드를 그림으로 만드는 거고. 그 변환 과정은 AI가 알아서 스스로 학습해.
그 변환 과정, 학습. 학습이라는 것 자체가 남들이 그린 그림의 템플릿을 따와서 거기서 선호도가 높은 키워드를 무한 반복하는 거 같은데. 애시당초 ai가 어떻게 학습을 하냐.. 벌써 인공지능 뜸..?
이미지를 추상화(특징추출) 가중치부여(이 특징 들어올땐 이부분이 활성화) 역 추상화(활성화된 가중치를 이미지화) 이방식의 한계점은 이미지 한객체만본다는거 얼굴만수정한다고한게 몸쪽은 의도적으로 유지할수있거든 역추상화한거니 조금달라지지만
인공신경망에서 학습은 신경망을 최적화한다고도 말하는데.. 해당 입력을 넣으면 동일한 출력이 나오게 신경망을 변환시키는 작업이야. 로리+거유 를 입력하면 이 그림이 나와야되! 하고 학습시키는 거야..
그니까 [이 그림]이라는 것의 표본이 단보루등의 사이트에서 얻은 수천,수만,수억개의 그림들 표본 템플릿 이잖슴. 여기에 부여된 태그들을 싹 정리해서 로리+거유 태그에 해당하는 그림들에서 겹치는 부분을 존나게 끌어모아서 압축한 뒤, 일정 키워드에 호응하는 결과물을 내놓는 거. 결국은 ai가 자의적으로 그림을 그리는 게 아니라, 인간이 만들어낸 무한한 템플릿을 끌어모아 짜집기하는 거네
흠.. 생각해보면 그림 한 장의 50퍼센트를 따라 그리면 표절이지만, 그림 억만장에서 0.1%씩 따와서 그리면 표절이 아닌.. 참으로 애매한 느낌이 드네
좀다름 GAN 알고리즘자체가 원본하고 비교했을때 다르면 ㅈ까하고 ㅈ까당하면 가중치재설정 하면서 주작기와 검출기가 경쟁하면서 학습되는원리인데 로리랑 거유를넣으면 로리를 거유로 거유를 로리로 만드는 과정을 반복하면서 가장 점수가높아진걸 쓰는거임
그럼 결국 그 경쟁 과정에서 쓰이는 수많은 로리와 거유 태그의 표본들은 단보루의 이미지들이겠지? 그래서 문제가 있는 거고
짜집기 한다기에는 인공신경망 내부는 복잡한 계산이 가능할정도로 최적화가 가능해서, 나름대로 상황에 따라 꽤 유동적으로 반응할 수 있어... 사람이 하는 건 간단해. Ai에게 이 키워드를 주면 이 그림을 보여줘! 를 학습시켜. 그게 끝이야... 그러면 학습된 AI는 처음본 키워드라도 나름 정답을 만들어버려...
데이터는무료가아님 무법지대라고 ㅈ대로쓰는거고 난 노벨ai문제가 의도적으로 얼굴만바꾸고 몸은 일부로 별로안바뀌게만든것아서 그럼 ai학습이고뭐고 이럼 원본이미지에 머리만 자연스럽게바꾼거라 트레이싱급이거든
원리 글 읽어보니까 내가 맞게 이해했는지는 잘 모르겠지만 짜깁기보다는 태그별로 어떤 경향성이 있는 거를 컴퓨터가 이해하기 쉽도록 이미지를 압축(?) 시켜서 외우게 한다음에 그 과정을 역산하는거 같던데
ㅇㅇ.. 그게 짜집기임. 남들이 그린 그림 천만개가 있으면, 거기서 사람들의 선호도가 높은(경향성) 템플릿을 외우게 만드는 거. 표본은 수천만.. 수억,수십억 개 있으니 거기서 선호도 추려내는 건 어렵지 않지. 근본의 근본을 따지면 결국 인간이 넣은 표본에 기대는 거
사람은 뭐 제로에서 만드는줄 아냐. 다 경험과 학습으로 배운거에서 가져오는거임. 님 논리면 태어나자마자 아무것도 안 보고 그림 그리는 애기 아니면 다 트레이싱임
짜집기처럼 나와버리는 이유는 단지 샘플이 붖족해서 그래. 과적화라고 불러.. 남자 여자인지 구분하는 AI에 샘플을 주는데 남자 사진에는 항상 의자가 있다고 치면.. 의자가 있어야 남자로 구분하게 되는거야...
그니까 그 통계 표본(단보루 이미지들)이 많아지면 종국에는 더욱 자연스러운 이미지가 도출된다는 거 아녀. 사람들의 선호도가 높은, 가급적 오류가 없는 이미지로. 사람이 만들어낸 수천억의 그림을 끌어모아 사람들의 경향성을 따라간다는 말인데.. 결국은 이 또한 템플릿이라고 봐야 하나.. 나도 복잡해지네
엣헴엣헴
Ai를 짜집기라고 부른다면, 사람도 짜집기에 불과한게 되, 여기저기서 배우고 본 그리는 방법을 나름 짜집기해서 그리는 거에 불과하다고 볼 수 있어. 단지 학습량이 많아질 수록 티가 안나게 될 뿐이야. 인공신경망은 그정도에 가깝게 동작해. 단지 사람은 학습량이 워낙 다양해서 색다른 방향을 상상해내는 걸 잘 하지만, ai는 태어나서 평생 본게 단부루 그림밖에 없어서 거기서 봤던 것 밖에 못그리는 것 뿐이야...
엣헴엣헴
CNN이랑 디퓨전이라는 게 서로 상반된 모델같은 게 아니야! CNN은 레이어끼리 연결된 모양을 말하는 거고. 디퓨전은 노이즈 준걸 복구시키는 학습방법이야! 디퓨전 모델도 CNN모델을 써야되! 디퓨전으로 학습된 AI는 결국 완전 노이즈만 보고도 그림을 만들어낼 수 있게 되!
결국 AI 입장에서는 그림이 0과 1의 집합으로 보일탠대 입력된 태그를 가진 그림들 중 비교적 중복되는 자료를 가진 그림을 추산하고, 그중 바탕으로 선택된 그림과 일정량 중복되는 자료를 선택하여 합치는게 아닌가 함
솔직히 학습 과정에 이미지에 태그 달린 것도 AI개발자 측에서 자체적으로 단거 아닐탠대 문제가 안될지 모르겠음