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'인공지능이 그린 누드화'

By 이웃집과학자
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이웃집과학자 작성일자2018.05.15. | 346,479 읽음
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인공지능에게 누드화를 그려보라고 하면 어떤 결과물이 나올까요? 최근 미국 스탠퍼드대학(Stanford University) 인공지능 연구원 로비 바렛(Robbie Barrat)은 인공지능에게 사람이 그린 누드화 수천점을 학습시킨 후, 이를 기반으로 직접 누드화를 그려보도록 했습니다. 그 결과를 자신의 트위터에 공개했는데요. 일단 직접 한 번 보시죠.

인공지능이 그린 그림.

출처 : Twitter@DrBeef_

추상화 같기도 합니다. 사람 형체라는 것 정도는 알아볼 수 있는 수준입니다. 남성인지 여성인지 굳이 꼽으라고 한다면 여성의 체형에 더 가까운 것처럼 보이는데요.

머리가 어딘지는 알아보겠네요.

출처 : Twitter@DrBeef_

로비 바렛은 "인공지능은 사람의 머리와 얼굴을 그릴 때 항상 같은 방식으로 그리는데 바로 위 사진과 같이 노랑과 보라가 섞여 있는 형태"라고 합니다. 바렛은 왜 이렇게 됐는지는 규명하지 못했다고 하네요.

이 그림을 놓고 아일랜드 태생 영국 화가 '프란시스 베이컨'의 그림과 유사하다는 반응도 보이는데요.

Triptych, Francis Bacon, 1981

어떤가요? 실제 모습과 달리 작가가 일그러뜨린 신체 이미지가 인공지능이 그린 이미지와 흡사합니다. 베이컨의 다음 그림도 함께 감상해보시죠.

Three Studies for a Self-Portrait, Francis Bacon, 1979~1980

형제를 알아볼 수 없을 정도로 뭉개버리면서 인간의 겉모습 이면에 감춰진 욕망 등 다양한 모습을 노출시키는 '탈영토화' 개념과 인공지능의 그림 사이 유사한 지점이 어느 정도 포착됩니다.

인공지능 작품. 포즈만 다른 두 여인.

출처 : Twitter@DrBeef_

이 그림은 인공지능을 통해 앞서 그린 같은 모델을 포즈만 다르게 해서 그리게 했더니 나온 결과물입니다. 바렛은 트위터에 "보통 인공지능은 인간을 갈퀴손과 팔 다리가 무작위로 달린 물방울 모양의 살덩어리로 그려낸다"고 설명을 했습니다. 이어 "나는 기계가 우리 인간을 어떻게 바라보는지 궁금했다"며 이 누드화를 그리게 만든 배경을 밝혔습니다.

점점 갈수록 초현실적입니다.

출처 : Twitter@DrBeef_

바렛은 인공지능을 학습시키는데 '생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)'을 사용했습니다. 논문 <딥러닝 기반의 생성 모형, 적대적 생성 신경망 소개>에 따르면 생성적 적대 신경망이란 서로 다른 두개의 인공지능이 경쟁을 하며 성능을 개선하는 기계 학습 방법입니다. 

이에 따르면 기존에 딥러닝으로 생성된 모델은 대체로 판별 모형(discriminative model)인데요. 이는 기존 데이터가 가지는 패턴을 인식하는데 주목하는 방식이었습니다. 반면 새로운 데이터 를 창조하는 모형은 생성 모형(generative model)에 해당합니다. 적대적 생성 모형 (Generative Adversarial Network, GAN)이 바로 대표적인 예라고 하네요.

생성기가 원본 데이터를 기반으로 그림을 그리면 판별기가 역시 원본데이터를 기반으로 진위 여부를 가립니다.

출처 : Scott Reed

이름에 '적대적'이라는 단어가 들어간 이유는 두 가지 서로 다른 주체가 적대적으로 경쟁하며 자신의 기능을 강화하기 때문입니다. 적대적 생성 신경망에는 기본적으로 두 가지 네트워크가 존재합니다. '생성기(generator)'와 '판별기(discriminator)'가 그것인데요.

생성기에서 원본 이미지를 기반으로 새로운 이미지를 만들어 내면 판별기는 이것이 원본 이미지인지 생성, 혹은 위조된 이미지인지 판단합니다. 판별기는 무엇이 원본이고 무엇이 생성된 이미지인지 분별력을 높이는 쪽으로 학습을 진행하고 생성기는 판별기를 최대한 잘 속이는 방향으로 학습을 진행하게 됩니다. 

적대적 생성 신경망 방식으로 만든 이미지.

출처 : Alec Radford

이 사진은 적대적 생성 신경망 방식으로 만든 침실 이미지 들입니다. 논문 <UNSUPERVISED REPRESENTATION LEARNING WITH DEEP CONVOLUTIONAL GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS>에 실린 이 사진은 대부분 침실처럼 보일 정도로 학습이 효과적으로 이루어진 것을 볼 수 있습니다.

다만 아직 완벽한 수준은 아니기에 이미지에 지저분한 선이 덧칠 돼 있고 공간이 일그러진 사진들도 포함됐다고 합니다. 이처럼 적대적 생성 신경망을 이용하면 원본 데이터에 가까운 이미지를 새롭게 생성할 수 있다고 합니다. 

솔 르윗의 2000년 작 컬러 밴즈(Color Bands)

출처 : Brooke Alexander Gallery

바렛은 또 인공지능이 그린 그림이 미국의 개념미술가 솔 르윗(SOL LEWITT)과 닮았다고 평가했는데요. 위의 그림은 그의 대표작 중 하나인 컬러 밴즈(Color Bands) 입니다. 인공지능의 그림 실력, 이웃님들이 보시기엔 어떤가요. 

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