KAIST, 창의성도 '학습 없이' 키운다…기존 모델 한계 뛰어넘어

[이한영 기자] 대충 설명만 입력해도 이전보다 훨씬 참신하고 유용한 이미지가 생성되는 시대가 열리고 있다.

기존에 학습된 AI 이미지 생성 모델이 스스로 '창의적인' 결과물을 낼 수 있도록 만드는 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다.

개발팀에서 연구한 방법론의 적용 사례

KAIST 김재철AI대학원 최재식 교수 연구팀이 네이버 AI Lab과 공동으로, 별도 학습이나 파인튜닝 없이도 텍스트 기반 이미지 생성 모델의 창의성을 강화할 수 있는 새로운 알고리즘을 개발했다고 19일 밝혔다.

연구팀은 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion) 등 이미지 생성 모델의 내부 '특징 맵(feature map)'을 주파수 영역으로 변환한 뒤, 창의성에 영향을 주는 특정 주파수 성분을 선택적으로 증폭하는 방식으로 모델의 생성 결과를 향상시켰다.

개발팀에서 연구한 방법론 개요

특히 모델 내 '얕은 블록(shallow blocks)'의 낮은 주파수 성분을 조정함으로써, 이미지에 구조적 다양성과 시각적 창의성을 더할 수 있음을 입증했다.

기존에는 '창의적'이라는 단어를 텍스트로 입력하더라도, 생성 모델이 이를 효과적으로 반영하지 못하거나 지나치게 왜곡된 이미지를 출력하는 한계가 있었다. 그러나 이번 알고리즘은 내부 블록마다 '독창성'과 '유용성'이라는 두 핵심 요소를 균형 있게 고려해 최적의 증폭 비율을 자동 산출하고, 이를 통해 참신하면서도 실제 활용 가능한 이미지를 생성해 낸다.

공동 1 저자인 한지연·권다희 박사과정은 "이번 연구는 별도의 추가 학습 없이도 생성 모델 내부의 잠재된 창의성을 끌어내는 첫 시도"라며 "특징 맵 조작만으로도 텍스트만 입력하면 창의적인 이미지를 쉽게 만들어낼 수 있게 됐다"고 강조했다.

KAIST 김재철AI대학원 최재식 교수

연구팀은 해당 기술을 스테이블 디퓨전 XL(SDXL)·고속화 모델인 SDXL-Turbo에 적용해 실험을 진행했으며, 그 결과 이미지 다양성이 향상되고, 생성 속도 저하 없이도 참신성이 크게 증가하는 것을 확인했다. 사용자 평가에서도 "기존보다 훨씬 새로운 느낌의 이미지가 생성된다"는 긍정적인 반응이 이어졌다.

KAIST-네이버 초창의적 AI 연구센터와 과학기술정보통신부·정보통신기획평가원(IITP) 등이 공동 지원한 이번 연구는 AI 창작 기술의 실용적 전환점으로 평가된다. 나아가 제품 디자인, 예술 창작, 게임 콘텐츠 등 창의성이 요구되는 산업 현장에서 기존 모델보다 직관적으로 활용될 수 있는 가능성도 제시했다.

NAVER AI Lab 이가영 연구원, KAIST 김재철AI대학원 권다희 박사과정, KAIST 김재철AI대학원 한지연 박사과정

해당 연구는 인공지능 분야 최고 권위 학술대회 중 하나인 'CVPR 2024(국제 컴퓨터 비전·패턴인식 학술대회)'에서 지난 15일 발표됐다.

이번 연구는 KAIST-네이버 초창의적 AI 연구센터, 정보통신기획평가원(IITP)의 혁신성장동력사업, KAIST AI 대학원 프로그램, 방위사업청·국방과학연구소의 '미래 국방 인공지능 특화연구센터' 등의 지원을 받아 수행됐다. 연구진은 해당 기술을 기반으로 영상, 3D 모델, 애니메이션 등 다양한 콘텐츠 제작에도 적용 범위를 넓혀 나아갈 계획이다. /대전=이한영기자

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