viewimage.php?id=39b5d535ecdc3fb362bec4bc02c8&no=24b0d769e1d32ca73deb86fa11d02831d16706cea37200d6da918d798474dc6464bafe71dfc00cc5d548fc9757fd9079e2233a20f500b72363dd736db1277ed0a1aaabb625b93ec13ce6


Open AI가 Dall-E(이미지 생성)과 CLIP(이미지 분류)를 개발한 이후 CLIP의 소스코드는 공개했지만 Dall-E는 공개하지 않았음

이런 기술의 파급효과가 가질 영향을 아직 연구하고 있고 그래서 공개하지 않는다는 것이 공식적인 이유인데


언론에서는 Dall-E나 그 업그레이드 버전이 공개되면 Stockphoto나 일러스트레이션 시장을 잠식할 가능성이 있다는 예측을 하고들 있고

내가 생각하기에도 기존 산업들의 붕괴를 촉진하게 된다면 뜻하지 않은 곤혹스러운 일에 휘말릴 것을 예상해 아직 기술이 완숙하지 않은 지금 시점엔 공개하지 않은 것으로 보임


암튼 이렇게 Dall-E가 공개되지 않아서 대부분의 사람들은 CLIP에다가 다른 AI를 묶어서 대체제로 사용하는 데 제일 흔하게 사용되는 것이

VQ-GAN임 그래서 합성 미디어 포럼에 올라오는 그림이나 사진들을보면 VQ-GAN+CLIP이라는 태그를 달고 올라오는 것을 볼 수 있음

근데 짤에서 볼 수 있듯이 VQ-GAN이나 다른 대체제들은 괴이쩍은 이미지를 생성하는데는 더 능할지 몰라도 사실성, 효용성 측면에서는 성능이 Dall-E에 비해 월등히 떨어지는 것을 볼 수 있음 Dall-E mini(Dall-e짝퉁버전)역시 크게 다를 바없고


CogView(중국 짝퉁버전 Dall-E)는 꽤 괜찮고 중국애들은 심지어 Dall-E보다 낫다고 주장하지만 결과물을 보면 실망스러울 정도로 흐릿해서 아무리 좋게 봐주려고해도 Dall-E에 미치지 못할 뿐더러 대체제라고 주장하기도 무안함 어쨌든 뭐라 주장하든 후발주자든 아니든 더 나은 결과물을 보여줬다면 꽤 떠들썩했을텐데 결과물이 후지니까 크게 주목을 못받는 것도 있고


암튼 아무리 딥러닝과 인공지능 커뮤니티가 분산화 탈중심화를 지향한다고 해도 자본과 고급인력이 집중되는 일부 조직(딥마인드/OpenAI 등등)은 수준이 훨씬 앞서 있고 업계를 선도하고 있는 반면 나머지 언저리 사람들은 그저 그 성과를 받아먹거나 뒤쫓는 거 말고는 하기 힘들다는 것이 이런데서 드러나는 것 같음