이미지 생성 모델의 파라미터 튜닝 연구

초록

최근, 이미지 생성형 AI의 출현으로 인해 사용자가 원하는 이미지를 빠르게 생성해 낼 수 있다. 이는 다양한 분야에서 활용이 가능하지만, 특정 분야에 적합한 이미지를 생성해내기 위해서는 모델의 파인튜닝이 필요하다. 본 논문에서는 이미지 유형별로 품질이 좋은 이미지를 생성하기 위한 최적의 파라미터를 찾기 위한 실험을 수행한다. 본 논문에서는 스테이블 디퓨전이라는 이미지 생성 모델을 사용하여 다양한 형태의 이미지를 다양한 파라미터 조합으로 학습하고, 학습된 모델을 활용하여 새로운 이미지를 생성할 때 어떤 파라미터 값에서 이미지를 잘 생성하는지를 평가한다. 이 때, 사용한 이미지의 종류는 5가지 유형이며, 사용한 파라미터 조합은 12가지이다. 실험 결과, 이미지 유형별 품질 좋은 이미지를 생성하기 위한 최적의 파라미터 조합이 다양하다는 것을 발견했다.

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