AI Explained - OpenAI’s New ImageGen is Unexpectedly Epic … (ft. Reve, Imagen 3, Midjourney etc)
OpenAI의 새로운 40 이미지 생성 모델은 다양한 테스트에서 뛰어난 성능을 보여주었다. 특히, 복잡한 프롬프트를 이해하고 적절한 이미지를 생성하는 능력이 돋보였다. 예를 들어, '세 다리의 파란 코끼리'와 같은 어려운 프롬프트에서도 모델은 상당히 정확한 이미지를 생성했다. 또한, '말을 잡아라'라는 관용구를 시각적으로 표현하는 데 성공하여 다른 모델들과의 차별성을 보였다. 이 모델은 무료 사용자에게도 제공될 예정이며, API를 통해서도 사용할 수 있다. 이미지 편집 기능도 포함되어 있어, 기존 이미지에 안경을 추가하는 등의 작업이 가능하다. 이는 다른 이미지 생성기와 비교했을 때 큰 장점으로 작용한다.
Key Points:
- OpenAI의 40 이미지 생성 모델은 복잡한 프롬프트를 이해하고 적절한 이미지를 생성하는 데 뛰어나다.
- 이 모델은 무료 사용자에게도 제공되며, API를 통해 사용할 수 있다.
- 이미지 편집 기능이 포함되어 있어 기존 이미지에 추가적인 요소를 더할 수 있다.
- 다른 모델들과 비교했을 때, 관용구를 시각적으로 표현하는 능력이 뛰어나다.
- 모델의 성능은 특히 복잡한 프롬프트에서 두드러지며, 이는 AI 발전의 중요한 순간을 나타낸다.
Details:
1. 🔍 새로운 40 이미지 생성 모델 테스트
- 새로운 40 이미지 생성 모델은 전작에 비해 특별히 우수하지 않지만, 특정 기능에서 향상되었습니다.
- AI 모델은 여전히 거울을 보는 문제에서 오류가 발생합니다.
- 2년 이상의 개발로 '순종적' 평가를 받았으며, 다양한 인종 표현이 가능해졌습니다.
- 기존 AI에서 손을 그리는 데 어려움이 있었으나, 이번 모델에서 상당히 개선되었습니다.
- '이미지 인 챗 GPT'는 무료 사용자에게 제공되며, 향후 API로도 제공될 예정입니다.
- 모델의 성능은 특정 기능에 따라 차별화되어 있으며, 일부 기능에서는 기존 모델 대비 30% 향상된 결과를 보여줍니다.
2. 🖼️ 이미지 생성 및 편집 비교
- 모델이 엘젬의 콜로세움을 정확하게 캡처함으로써 구조적 정확도를 입증함
- 파란 코끼리의 코에 사과 3개를 잘 표현하여, 색상 및 물체 배치의 정확도를 보여줌
- 5개의 나무가 거의 정확하게 표현되어, 자연물의 수량을 인식하는 능력을 확인함
- 모델은 코끼리의 세 다리를 구현하지 못함으로 인해 복잡한 물체의 표현에서의 한계를 드러냄
- Google의 이미지 생성 모델도 코끼리의 세 다리를 구현하지 못함으로써 유사한 한계를 보임
- Reev 모델은 코끼리의 세 다리를 구현하지 못하지만 생생하고 매력적인 이미지를 제공하여 창의적인 표현력을 강조함
- Reev 모델은 위치 감각을 잘 전달하지만, 사과의 개수를 종종 잘못 표현하여 수량 인식의 정확성에서 부족함을 보임
3. 🐴 비유적 표현 이해 테스트
- OpenAI의 이미지 생성 모델만이 'hold your horses'라는 비유적 표현을 적절히 이해하고 이미지로 표현함.
- 다른 모델들은 이 비유적 표현을 시각적으로 올바르게 표현하는 데 실패함.
- 이 테스트는 비유적 언어 이해의 중요성을 강조하며, 모델의 언어적 맥락 이해 능력을 평가하는 데 사용됨.
- OpenAI 모델은 비유적 표현을 시각화하여 사용자에게 명확한 이미지를 제공할 수 있었음.
4. 🔢 인포그래픽과 캡션 테스트
- 40 이미지 생성 도구는 이미지의 3D 변환 능력을 포함하여 매우 인상적인 성능을 보여줌.
- 텍스트 정확도가 매우 높아 이미지 내 문구도 정확하게 표현됨.
- 인포그래픽 생성 시, 예상하지 못한 라벨이 자동 추가되며 이는 완벽하지 않을 수 있음. 예를 들어, 'elderly'의 철자가 잘못됨.
- 기존 썸네일을 40 이미지 생성 도구로 변환했을 때, 실험실 같은 이미지가 벽에 투사되는 효과를 얻음.
- AI 썸네일을 선호하지 않지만, 이 도구는 첫 번째로 사용을 고려하게 만든 도구임.
- 이미지 생성 도구의 가장 일반적인 사용 사례 중 하나는 캡션이 있는 이미지 또는 기본 인포그래픽 생성임.
5. 👓 이미지 편집 및 추가 테스트
- Sora의 UI 테스트 결과, 이미지 편집 기능이 다른 이미지 생성기보다 간편하게 사용할 수 있음.
- Chat GPT를 통해 이미지에 안경을 추가할 수 있었으며, 원본을 보존하면서도 캐릭터에 안경을 추가하는 결과를 얻음.
- Reev는 '삶의 네 단계'를 표현하는 데 가장 근접한 결과를 냄.
- Mid Journey는 예술적이고 은유적인 접근을 했지만, 인간의 삶을 표현하는 데는 부족했음.
- 미발표 모델은 완전히 다른 방향으로 갔으며, 혼란을 초래함.
- Google AI Studio의 Gemini 2 Flash는 네 단계의 인간 삶 표현에 불리했음.
- 이미지 편집 기능을 통해 아기를 노인으로 변경하는 작업을 수행함.
6. 🛡️ 이미지 생성 필터와 보안
6.1. 이미지 생성 필터 기능
6.2. 보안 위협 및 보호
6.3. 취약성 테스트 및 대회 참여
7. 🎨 예술적 이미지 생성
- 이미지 생성 시스템에서는 스토리보드와 실제 결과가 항상 일치하지 않을 수 있습니다. 이러한 변동성은 이미지 생성의 창의적 가능성을 보여줍니다.
- 특히, 다양한 민족의 여섯 명이 재즈 핸드를 하는 장면은 이미지 생성의 강력한 출력 예시로 꼽히며, 이는 높은 다양성과 예술적 표현으로 인해 인상적입니다.
- 이 장면은 인종적 다양성과 동작의 역동성을 잘 표현하여 예술적 이미지 생성의 가능성을 보여줍니다.
8. 🕵️ 숨은 그림 찾기 테스트
- Chat GPT를 사용하여 이미지를 생성할 때 다른 모델보다 느릴 수 있음
- 어려운 숨은 그림 찾기 이미지를 생성하라는 테스트에서 대부분의 모델이 지시된 물체를 제대로 표시하지 못함
- Imagin 3 모델은 중세 시장에서 시간 여행자를 찾으라는 지시를 충실히 따름
- Reeve 모델은 아름다운 이미지를 생성했으나 찾으라는 물체를 제대로 포함하지 못함
- Imagin 3의 논리적 사고가 다른 모델들보다 뛰어남
- Imagin 3 모델은 요청된 요소를 충실히 반영하여 중세 시장 컨셉에 부합하는 이미지를 만들어냄
- Reeve 모델은 시각적 미학에 집중하여 고품질의 이미지를 생성했으나 실제 요구 사항을 충족하지 못함
9. 🎯 AI 이미지 생성의 진화
- AI 모델은 이제 셀카를 석탄화 스케치나 드래곤볼 Z 캐릭터로 변환할 수 있습니다.
- AI는 텍스트와 이미지 간의 정확한 매핑을 통해 논리적으로 이미지를 생성할 수 있습니다.
- 이러한 AI의 발전은 점진적인 변화가 큰 변화를 이끌 수 있음을 보여줍니다.
- AI 이미지 생성 기술은 예술, 엔터테인먼트, 교육 분야에서 혁신적인 응용 사례를 만들어내고 있으며, 이는 산업 전반에 걸쳐 새로운 기회를 제공합니다.