넘버스
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빈센트 애플리케이션은 사용자가 스타일러스를 사용해 간단히 스케치한 그림을 실시간으로 19세기 영국 풍경화가인 J.M.W. 터너의 유화나 네온 색상의 팝아트 등 7가지 스타일의 예술작품으로 완성시켜준다.
빈센트 AI의 놀라운 성능 뒤에는 정밀한 튜닝작업을 거친 GAN(Generative Adversarial Network), 즉 생성적 적대 신경망이 있다. 8,000개의 예술 작품을 샘플링해 엔비디아 DGX 시스템에서 14시간의 트레이닝을 거쳐 탄생한 이 애플리케이션은 사람이 입력한 정보를 작품으로 바꿔놓는다.
캠브리지 컨설턴트의 AI 연구실인 디지털 그린하우스가 수천 시간을 들여 연구한 성과를 토대로, 5명으로 구성된 팀은 단 두 달 만에 빈센트 데모를 구축해낼 수 있었다. 해당 소프트웨어는 엔비디아 GPU가 탑재된 PC 또는 노트북에 설치한 후 와콤 태블릿을 활용해 사용할 수 있다.
젠슨 황 CEO의 기조연설 후, GTC 참가자들에게는 직접 스타일러스를 들고 7개 스타일 가운데 하나를 골라 인물화나 풍경화, 고양이 등을 그려보며 애플리케이션을 사용해볼 수 있는 기회도 제공됐다.
이번 데모는 지난 몇 년 사이 발표된 두 건의 딥 러닝 데모와는 차별화된 기술이다. 가령 구글의 퀵드로우(QuickDraw)는 간단한 스케치를 그릴 경우 청진기나 가방으로 인식하기 쉽다. 또 다른 유형인 스타일 트랜스퍼(style transfer)의 경우, 특정 화가의 화풍을 사진이나 동영상에 적용한다. 그에 반해 빈센트 AI를 활용하면 신제품 디자인 과정에서 사람이 고차원적인 방향을 설정한 후 머신으로 하여금 나머지 세부사항을 채우는 것이 가능하다.
이번 빈센트 AI 시연을 통해 DGX의 컴퓨팅 파워와 GAN의 놀라운 성능도 증명됐다. 기존의 딥 러닝 알고리즘이 방대한 양의 데이터를 소화함으로써 놀라운 성과를 달성했다면, GAN에서는 하나의 뉴럴 네트워크가 입력된 데이터를 모방하도록 트레이닝하고 또 다른 뉴럴 네트워크는 위조된 부분을 찾아내도록 트레이닝함으로써 이전에 비해 훨씬 더 적은 표본으로도 애플리케이션을 생성할 수 있다.
캠브리지 컨설턴트의 머신러닝 담당 몬티 발로우 디렉터는 “의외로 많은 예술가들이 이 애플리케이션에 상당한 호감을 보이고 있다”며, “빈센트 AI를 활용하면 예술이 무엇인지, 예술에 대한 스스로의 지식이 어느 정도인지를 알게 될 것”이라고 말했다. editor@itworld.co.kr
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