GAN 썸네일형 리스트형 AI 아트와 NFT: 디지털 예술의 미래는? 1. AI 아트의 탄생과 발전(키워드: 인공지능 예술, 생성형 AI, GAN, 알고리즘 아트, 딥러닝)AI가 예술 창작의 영역에 들어선 것은 최근의 일이 아니다. 초기에는 단순한 패턴 생성에 불과했지만, 딥러닝과 생성형 적대 신경망(GAN)의 발전으로 인해 AI는 더욱 정교하고 독창적인 작품을 만들어낼 수 있게 되었다. 대표적인 예로 **딥드림(DeepDream)**이나 딥러닝 기반 그림 생성 모델인 DALL·E, Runway ML, DeepArt 등이 있다. 이러한 기술은 기존 예술가들의 작품을 학습하여 새로운 스타일을 만들어내거나, 전혀 새로운 형식의 아트를 창조할 수 있도록 도와준다.특히 GAN 기반의 AI는 두 개의 신경망이 서로 경쟁하며 학습하는 방식으로, 시간이 지남에 따라 더욱 정교하고 사실.. 더보기 GAN과 스타일 트랜스퍼: AI가 그림을 그리는 원리 1. GAN(생성적 적대 신경망)의 기본 원리: AI가 창작하는 법(키워드: GAN, 생성자, 판별자, 신경망, AI 학습)GAN(Generative Adversarial Network, 생성적 적대 신경망)은 AI가 창작을 할 수 있도록 돕는 핵심 기술 중 하나이다. GAN은 2014년 Ian Goodfellow에 의해 개발된 알고리즘으로, 생성자(Generator)와 판별자(Discriminator)라는 두 개의 신경망이 서로 경쟁하며 학습하는 방식으로 동작한다.생성자는 무작위 데이터를 입력받아 가짜 이미지를 생성하고, 판별자는 이 이미지가 실제 데이터인지 가짜 데이터인지 판단한다. 이 과정이 반복되면서 생성자는 점점 더 정교한 결과물을 만들어낸다. 초기에는 판별자가 쉽게 가짜 이미지를 구별할 수 있.. 더보기 딥러닝과 예술의 만남: AI는 어떻게 창작하는가? 1. AI 예술의 시작: 기계는 창작할 수 있을까?(키워드: 인공지능, 창작, 예술, 딥러닝)예술은 오랫동안 인간의 감성과 창의성을 바탕으로 발전하여 왔다. 하지만 최근 딥러닝 기술이 발전하면서, 인공지능이 그림을 그리고, 음악을 작곡하며, 심지어 소설까지 쓰는 시대가 열렸다. 그렇다면 기계는 정말로 "창작"을 하는 것일까? 혹은 단순히 인간이 제공한 데이터를 조합하는 것일 뿐일까?이를 이해하려면 먼저 AI의 창작 과정과 그 한계를 살펴봐야 한다. 딥러닝 기반 AI는 방대한 데이터를 학습한 후, 패턴을 분석하여 새로운 결과물을 생성하는 방식으로 작동한다. 대표적인 예로 **딥드림(DeepDream)**과 DALL·E 같은 AI 모델이 있다. 딥드림은 기존 이미지에서 새로운 패턴을 찾아내 초현실적인 효과를.. 더보기 이전 1 다음
