AI로 생성한 이미지는 어떻게 평가할까요? (블랙박스 최적화 적용편)

간단 소개

AI 이미지 생성 모델 개발 및 평가 방법론, 그리고 블랙박스 최적화를 통한 하이퍼파라미터 튜닝 전략을 제시합니다.

AI Summary

AI 이미지 생성 및 평가
- 생성형 AI 모델을 이용해 특정 스타일(LINE 스타일)의 이미지를 프롬프트만으로 생성하는 텍스트 투 이미지 모델 개발.
- 디퓨전 모델과 스테이블 디퓨전 모델을 활용, 이미지 생성 과정과 관련된 다양한 하이퍼파라미터 소개.
이미지 품질 평가 및 최적화
- CLIP Score, VQA Score, HPS-V2, Pick Score 등 이미지 품질을 수치화하는 지표들을 활용하여 이미지 평가 자동화.
- 블랙박스 최적화(베이지안 최적화) 방법을 적용, 내부 구조를 모르는 함수의 최적값을 찾아 하이퍼파라미터 탐색.
결론 및 향후 과제
- 이미지 자동 평가 및 하이퍼파라미터 탐색 도입으로 이미지 생성 과정 자동화 및 효율성 향상.
- 향후 과제로 LINE 스타일에 부합하는 이미지 평가 지표 탐색, 이미지 투 이미지 생성 방식 적용, 모델의 생성 자유도 최소화 등이 제시됨.