CV Gen 모델 가이드
🧠 CV Gen 모델 가이드
1. 개요 (Overview)
CV Gen 모델은 “Computer Vision Generation”의 약자로, 이미지 생성 또는 변환을 중심으로 한 컴퓨터 비전 생성형 AI 모델을 의미합니다.
텍스트 설명 기반 이미지 생성이나, 기존 이미지 편집 등에서 두각을 나타냅니다.
2. 핵심 개념 (Core Concepts)
2.1 Text-to-Image Generation
- 입력: 텍스트
- 출력: 해당 설명에 맞는 이미지
- 핵심 기술: CLIP, Diffusion
2.2 Latent Diffusion Models (LDM)
- 고해상도 이미지를 압축된 공간에서 생성
- Stable Diffusion이 대표 사례
2.3 이미지 변환 기반 생성
- 입력 이미지를 변형 (예: 낮 → 밤, 흑백 → 컬러)
- pix2pix, CycleGAN 등 사용
2.4 고급 제어 기술
- ControlNet: 입력 조건 기반 제어
- LoRA: 소량 학습으로 성능 유지
3. 주요 모델 비교
| 모델 | 기관 | 기술 | 특징 |
|---|---|---|---|
| DALL·E 2/3 | OpenAI | CLIP + Diffusion | 정교한 텍스트 해석 |
| Stable Diffusion | Stability AI | LDM | 오픈소스, 확장성 |
| Imagen | T5 + Diffusion | 고품질 출력 | |
| Midjourney | Midjourney Labs | 비공개 | 예술적 품질 우수 |
| ControlNet | Tencent | 조건 기반 제어 | 다양한 입력 제어 가능 |
4. 아키텍처 및 파이프라인
[Text Input] → [Text Encoder] → [Conditioned Diffusion Model] → [Decoder] → [Output Image] 5. 학습 방식
- Pretraining: 텍스트-이미지 쌍 대규모 학습
- Contrastive Learning: 텍스트/이미지 동시 임베딩
- Diffusion Training: 노이즈 제거 기반 생성 학습
6. 주요 응용
| 분야 | 예시 |
|---|---|
| 콘텐츠 제작 | 웹툰, 썸네일 |
| 패션/인테리어 | 착용 시뮬, 가구 배치 |
| 의료 | 합성 CT 생성 |
| 게임/메타버스 | 캐릭터 생성 |
| 자율주행 | 시뮬레이션 환경 |
7. 실전 코드 예시
from diffusers import StableDiffusionPipeline import torch pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("CompVis/stable-diffusion-v1-4") pipe.to("cuda") prompt = "a futuristic city in cyberpunk style" image = pipe(prompt).images[0] image.save("cyberpunk_city.png") 8. 최신 동향
- DALL·E 3 + GPT 연동
- DreamBooth, LoRA 확산
- ControlNet, SDXL, PhotoMaker
- Foundation Model 통합
9. 장단점
✅ 직관적인 프롬프트, 창작 효율
❌ 편향, 윤리 문제, 실사 한계
10. 추천 자료
- 📄 논문: Rombach et al. (2022) Latent Diffusion Models
- 🧪 코드: https://github.com/CompVis/stable-diffusion
- 📚 강의: HuggingFace Course, FastCampus
✅ 요약 정리
- CV Gen은 생성형 비전 모델의 핵심
- Diffusion + 텍스트 인식 (CLIP) 구조가 핵심
- 다양한 모델 비교 및 실전 코드 습득 중요
🔑 핵심어
CV Gen, Diffusion, Stable Diffusion, ControlNet, Text-to-Image, Latent Space, Prompt Engineering
📁 저장 경로 예시:
/ComputerVision/GenAI/01_CV_Gen_모델_완전정복.md