스테뷸 디퓨전(Stable Diffusion)은 독일 뮌헨 대학교 Machine Vision & Learning Group (CompVis) 연구실의 "잠재 확산 모델을 이용한 고해상도 이미지 합성 연구"를 기반으로 하여, Stability AI와 Runway ML 등의 지원을 받아 개발된 딥러닝 인공지능 모델입니다.
스테뷸 디퓨전은 이미지를 생성하는 방식이 기존의 딥러닝 이미지 생성 모델과는 다릅니다. 기존의 모델은 이미지를 한 번에 생성하는 방식을 사용하지만, 스테뷸 디퓨전은 이미지를 점진적으로 생성하는 방식을 사용합니다. 즉, 이미지의 해상도를 낮게 시작하여 점차 높이면서 이미지를 생성합니다.
이러한 방식을 통해 스테뷸 디퓨전은 이미지를 더 안정적으로 생성할 수 있습니다. 기존의 모델은 이미지를 한 번에 생성하다 보니, 이미지의 일부가 잘못 생성될 수 있는 가능성이 있습니다. 그러나 스테뷸 디퓨전은 이미지를 점진적으로 생성하기 때문에, 이미지의 일부가 잘못 생성되더라도 이를 수정할 수 있습니다.
스테뷸 디퓨전은 음악 생성에도 사용될 수 있습니다. 음악의 스펙트로그램을 이미지로 변환한 후, 스테뷸 디퓨전을 사용하여 이미지를 생성하면 음악을 생성할 수 있습니다.
스테뷸 디퓨전은 이미지와 음악을 생성하는 데 있어 새로운 가능성을 열어준 딥러닝 모델입니다. 앞으로 스테뷸 디퓨전이 다양한 분야에서 활용될 것으로 기대됩니다.
스테뷸 디퓨전의 주요 특징은 다음과 같습니다.
이미지를 점진적으로 생성하는 방식을 사용합니다.
이미지를 더 안정적으로 생성할 수 있습니다.
음악 생성에도 사용될 수 있습니다.
스테뷸 디퓨전의 사용 예는 다음과 같습니다.
고해상도 이미지 생성
새로운 이미지 스타일 생성
음악 생성
스테뷸 디퓨전은 아직 개발 초기 단계이지만, 다양한 분야에서 활용될 가능성을 가지고 있습니다.
