■ GAN과 디퓨전 모델의 차이

GAN과 디퓨전 모델은 모두 새로운 이미지를 생성하는 기술이지만, 동작 방식이 다릅니다. 어떻게 다른지 살펴볼까요?

첫째, 학습 방식이 다릅니다. GAN은 2개의 인공지능이 서로 경쟁하면서 학습하지만, 디퓨전 모델은 노이즈를 점진적으로 제거하는 과정을 거쳐 이미지를 학습합니다.

둘째, 생성 속도에도 차이가 있습니다. GAN은 한 번의 연산으로 이미지를 만들어 낼 수 있어 속도가 빠릅니다. 하지만 같은 스타일의 이미지를 반복해서 생성하는 경향이 있습니다. 반면에 디퓨전 모델은 속도는 다소 느리지만, 훨씬 더 다양한 스타일과 자연스러운 결과물을 생성할 수 있습니다.

셋째, 활용 분야가 다릅니다. GAN은 주로 딥페이크 기술에 사용됩니다. 영화에서 배우 얼굴을 다른 사람의 얼굴로 바꾸거나 존재하지 않는 인물의 얼굴을 만들어 낼 때 활용되죠. 반면 디퓨전 모델은 미드저니, 스테이블 디퓨전 같은 AI 그림 생성 도구에서 많이 사용됩니다. 사용자가 원하는 스타일을 입력하면, 인공지능이 완전히 새로운 창작물을 만들어 냅니다.