이미지가 주어지면 우선 그 이미지를 n개의 색상만으로 이루어진 이미지로 단순화하고
첫 번째 레이어는 n개의 색상 중 가장 많은 영역을 차지하는 색깔로 꽉 채워진 이미지
두 번째 이미지는 2~n 번째 색상의 픽셀이 2번째로 채워진 이미지
세 번째 이미지는 3~n 번째 색상의 픽셀이 3번째로 채워진 이미지
...
로 나누는 프로그램을 만듦
투명도를 가지는 이미지 레이어들을 겹치면 원본에 가깝지만 여러 색으로 분할된 이미지가 생성되겠지?
그리고 이걸 이미지 토크나이저와 적절한 신경망 구조를 사용해서 학습시키면
퀄리티는 나쁘더라도 '나름의 순서를 가지고 그리는' ai를 만들 수 있지 않을까?
이미 있는 이미지 생성 모델에 어댑터 끼워서 만드는게 가능하다면 토이 프로젝트로 할만할지도?
특갤온난화 해조 - dc App
디퓨전 논문 읽고와
디퓨전보다 열등한(동시에 유사한) 방법론인건 맞는데 'ai는 그냥 노이즈에서 그림을 뽑아낼 뿐이다!' 라는 의견에 대한 반론이 되는거지
애초에 그런 소리 하는것도 한줌단이지만서도
순서가 틀렸음 노이즈에서 이미지를 만드니까 잘하는거임