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[나이트쉐이드(Nightshade)] : 생성형 AI로부터 저작권 보호를 위한 수단 나이트쉐이드(Nightshade)란? Open AI의 Chat GPT 출시 이후 초거대 인공지능의 시대가 들어섰다. 특히 생성형 인공지능의 경우 텍스트를 전문적으로 생성하는 언어모델 AI와 텍스트를 포함해 이미지, 비디오, 오디오와 결합하여 생성하는 멀티모달 AI로 구분된다. 텍스트에서 이미지/비디오등을 생성하는 멀티모달 인공지능의 경우 생성물에 대한 다양한 윤리적 문제가 부각되고 있다. 대표적으로 유해한 시각적 생성물, 데이터의 편향성, 저작권 문제등이 있다. 특히 저작권 문제의 경우 데이터를 수집하는 단계에서 작가/저작권자의 동의 없이 무단으로 수집되는 경우가 빈번하게 발생하고 있다. 그렇다면 무단으로 수집되는 저작물을 방어할 수 있는 방법이 있을까? 2024년 1월 18일 시카고 대학 컴퓨터 과학과.. 2024. 2. 5.
[온글잎] - 나만의 손글씨 폰트 만들기 보이저엑스(VoyagerX) 온글잎의 폰트 만들기 리뷰 안녕하세요! 후안입니다. 손글씨 폰트를 만들어주는 온글잎에 대해 소개하고자 합니다. 1. 온글잎이란? 온글잎은 보이저엑스에서 개발한 폰트 생성 인공지능으로 딥러닝 알고리즘 기반으로 텍스트 분석 및 새로운 스타일의 폰트까지 생성할 수 있습니다. 특히 사용자의 손글씨에 맞춰 커스텀 폰트를 만들 수 있고 이를 활용해 다양한 그래픽 디자인 작업에서 창의력을 발휘하도록 도와줍니다. 게다가 기존의 폰트제작에 비해 비용 및 시간을 절약할 수 있습니다. 2. 온글잎의 작동원리 온글잎의 작동 방식은 간단히 3가지로 볼 수 있습니다. 1.) 데이터 수집 : 온글잎은 기존의 다양한 폰트 데이터를 수집하고 분석하여 이를 바탕으로 새로운 폰트를 제작가능 합니다. 2.) 딥.. 2023. 6. 28.
[Whisper] - Speech to Text Whisper : "음성인식 AI 모델"What is WHISPER?Whisper는 2022년 9월 Open AI에서 개발한 자동음성인식(ASR: Automatic Speech Recognition) 모델입니다. 음성데이터를 인식 후 문자로 변환해 주는 메커니즘을 갖추었습니다. 구체적으로 Whisper 모델의 특징을 아키텍처와 코드적용을 통해 확인해 보겠습니다.자세한 사항은 다음 논문을 참고하시면 됩니다.Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision (Radford A. et. al, 2022)코드는 아래 깃허브와 코랩을 통해 확인하실 수 있습니다 . Description1. ArchitectureWav2vec는 self-supervised sp.. 2023. 5. 31.
[DALL-E] - Image Generation "DALL - E: 텍스트 기반 이미지 생성 AI 모델"What is DALL-E ?DALL-E란 스페인 초현실주의 작가인 'Salvador Dali'와애니메이션 'WaLL-E'의 합성어입니다.DALL-E는 Text(문자)를 input으로 입력 받아 Image(그림)로 생성해 내는 생성형 인공지능(Gen AI)입니다.Large Language Model(거대언어모델)인 GPT3와 마찬가지로 DALL-E 또한 Transformer 기반 Language Model입니다.1. 생성형 인공지능이란?최근 사회 전반에 활용되는 대표적인 생성형 인공지능은 텍스트 AI인 "Chat GPT(Open AI)"가 있습니다. 생성형 인공지능은 문자 뿐만 아니라 이미지 및 영상, 음성 등 다양한 데이터를 사용할.. 2023. 4. 30.
[Tensorflow] Image Classification Part 4 - Fine Tuning Image Classification - Fine Tuning (미세조정) 딥러닝에서 파인튜닝(FIne Tuning)이란? Pre-Trained 모델의 파라미터를 목적에 맞게 미세하게 조정하는 방법을 의미합니다. 모델의 특정 층(layer)을 동결(freezing)하고 새로 추가한 층과 함께 재학습시킵니다. Part3에서 학습한 전이학습 모델 중 DenseNet121과 MobileNet이 가장 유의미한 결과를 나타 냈기에, 두 모델을 기반으로 Fine Tuning을 진행해 보았습니다. Outline: 1. 데이터셋 다운로드 : 33개 자동차 모델 (현대, 기아, 제네시스, 쌍용, 르노) 데이터셋 다운로드 후 경로지정 2. 데이터 분할 : 지정한 경로로 부터 학습용 데이터(Training data)와 평가.. 2023. 4. 13.
[Tensorflow] Image Classification Part 3 - Transfer Learning2 Image Classification - Transfer Learning(전이학습) 다양한 전이학습 모델 중 이미지 분류에 적합한 4가지 CNN 모델을 테스트해 보았습니다. DenseNet121, MobileNet, ResNet50, VGGNet16 1. 데이터셋 다운로드 : 33개 자동차 모델 (현대, 기아, 제네시스, 쌍용, 르노) 데이터셋 다운로드 후 경로지정 2. 데이터 분할 : 지정한 경로로 부터 학습용 데이터(Training data)와 평가용 데이터(Valididation data)를 분리 3. 하이퍼 파라미터 설정: Epochs, Batch size, Learning rate 설정 4. 전이학습 : 사전학습 된 DenseNet121, MobileNet, ResNet50, VGGNet16 모.. 2023. 4. 7.

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