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이미지생성 인공지능의 유형 및 이미지 활용 분석 -이미지 전이, 변형, 확장 대표사례 중심으로 -
박 인 평,한정엽 한국공간디자인학회 2023 한국공간디자인학회논문집 Vol.18 No.8
(연구 배경 및 목적) 최근 이미지생성 인공지능(AI)은 디지털 아트 분야에서 높은 관심을 받고 있다. 미국에서 열린 한 미술전에서 인공지능이 생성한 그림이 우승을 차지하면서 논란이 일고 있다. 하지만 이미지생성 인공지능에 대한 연구는 여전히 제한적이며 콘텐츠 개발과 같은 기술적인 측면에 주로 중점을 두고 있다. 이에 본 연구는 현재 사용이 가능한 온라인 플랫폼에서 이미지생성 인공지능의 유형을 살펴보고 활용 방안을 분석하여 향후 이미지생성 인공지능의 활용 방법에 대한 기초자료를 제공하고 활용 방향을 제시하는데 목적이 있다. (연구 방법) 본 연구는 먼저 문헌 조사를 통해 뉴럴네트워크 딥러닝(Neural Network Deep Learning) 의 개념과 이미지 생성 인공지능의 유형 및 활용 사례를 고찰한 다음, 이미지생성 인공지능의 유형별 대표 사례를 찾아 활용적 특성을 분석한다. 대표 사례는 2022년 10월 31일 기준으로 온라인에서 사용 가능한 이미지생성 인공지능 중 전이, 변형, 확장의 사례가 명확한 인공지능을 사례분석 대상으로 선정하였다. 대표 사례의 활용적 분석을 위해서는 입력 방법, 이미지 스타일, 샘플 제안, 그리고 활용 총 4가지 세부 정보를 척도로 활용했다. 이후 각 대표 사례에 세부 척도를 대입해 특성을 분석한다. (결과) 첫째, 이미지 생성 인공지능 이미지 전이 유형의 대표 사례인 미드저니(Midjourney)에서는 text to image 방식으로 이미지를 생성하는 특성이 있으며 회화적인 이미지 스타일로 이미지를 만드는데 활용되고 있다. 둘째, 이미지 생성 인공지능 이미지 변형 유형의 대표 사례인 아트브리더(Artbreeder)에서는 기존의 이미지를 업로드 하거나 이미 만들어진 이미지에 슬라이더를 조정하여 새로운 변형을 제작하는 특성이 있으며 사진이나 반실사풍 이미지 스타일로 활용되고 있다. 셋째, 이미지 생성 인공지능 이미지 확장 유형의 대표 사례인 달리2(DALL-E 2)에서는 아웃페인팅, 인페인팅 기능을 사용하여 이미지를 확장하거나 이미지 속 내용물을 수정하는 특성이 있으며 사진 이미지 스타일로 활용이 용이하다. 이미지 생성 인공지능의 활용 특성으로는 입력 방법에 따라 편의성이 달라지고 툴에서 제공하는 효과에 따라 이미지의 다양한 변형이 가능하다. 제공하는 샘플의 수량과 차이로 원하는 이미지를 찾기가 수월해진다. (결론) 이미지생성 인공지능은 전이, 변형, 확장유형에 따라 입력방식과 이미지 스타일에 차이가 있다. 따라서 사용자들은 이미지를 활용하는 목적에 따라 알맞은 이미지 전이, 변형, 확장 인공지능을 선별하여 사용해야 한다. (Background and Purpose)Recently, image-generative artificial intelligence (AI) has received considerable attention in the digital arts field. An AI artwork won an award and caused controversy at an art exhibition held in the United States. However, research on image-generative AI is still limited and mainly focuses on technical aspects, such as content development. Therefore, the purpose of this study was to provide basic data on how to use image-generative AI in the future and to suggest directions for its use by examining the types of image-generative AI currently available on online platforms and analyzing ways to utilize them. (Method) This study first examined the concept of neural network deep learning and the types and utilization cases of image-generative AI through a literature review, and then found representative cases of each type of image-generative AI to analyze its utilization characteristics. Among the image-generative AIs available online as of October 31, 2022, those with clear cases of transfer, translation, and extension were selected as representative cases. To analyze the utilization of the representative cases, four types of detailed information were used as scales: input method, image style, sample suggestion, and utilization. Subsequently, detailed scales were applied to each representative case to analyze its characteristics. (Results) First, Midjourney, a representative AI image generator that uses image transfer, generates images using a text-to-image method and is used to create images in a pictorial style. Second, Artbreeder, a representative AI image generator that uses image translation, creates a new translation by uploading an existing image or adjusting a slider on an already created image and is used for a photo-realistic or semi-realistic image style. Third, Dall-E 2, a representative AI image generator that uses image extension, extends the image or modifies its contents using inpainting and outpainting techniques, and is easy to use for photo-style images. Regarding the utilization characteristics of image-generative AI, the convenience varies depending on the input method and various translations of images are possible depending on the effects provided by the tool. The difference in the number of samples makes it easier to obtain the desired image. (Conclusions) Image-generative AIs use different input methods and image styles based on transfer, translation, and extension. Therefore, users must select and use appropriate image transfer, translation, and extension AIs depending on the purpose of image utilization.
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