AI 탐구노트

음악 생성 기술은 최근 몇 년간 급격한 발전을 이루었으며, 인공지능(AI) 기반의 음악 생성 모델들은 새로운 창작 방식의 가능성을 열어가고 있습니다. 기존의 음악 생성 시스템은 보컬과 반주 트랙을 개별적으로 생성하거나, 다단계의 복잡한 아키텍처를 거쳐야만 고품질의 음악을 만들 수 있었으나 이러한 방식은 확장성이 부족하고, 짧은 음악 조각만을 생성하는 경우가 많아 실질적인 음악 창작 도구로 사용하기에는 한계가 존재했죠. 특히, 최근까지 대부분의 음악 생성 모델들은 자연어 처리에서 사용되는 언어 모델(Language Model) 기반의 접근 방식을 차용해 왔습니다. 하지만 이러한 모델들은 연산 비용이 높고, 추론 속도가 느려 실시간 응용에는 적합하지 않았고 이에 따라 빠르고 간결하면서도 고품질의 곡을 생성할..

OmniGen? OmniGen은 텍스트-이미지 생성 외에도 이미지 편집, 주제 기반 생성, 시각적 조건부 생성 등의 작업을 한 번에 처리할 수 있는 통합 이미지 생성모델입니다. 보통 이미지 생성 모델은 특정 작업만 할 수 있어서, 이미지 편집이나 텍스트를 바탕으로 그림을 그릴 때 각각 다른 모델을 사용해야 했죠. 하지만 OmniGen은 하나의 모델로 다양한 작업들을 처리할 수 있습니다. 3.8B의 매개변수를 가지는 상대적으로 작은 모델이지만 높은 성능을 보입니다. 게다가 MIT 라이선스로 공개되어 있다는 장점도 있습니다.   지원하는 기능은?OmniGen은 아래와 같이 다양한 기능을 제공합니다.  텍스트-이미지 생성 : 텍스트 설명에 따라 이미지를 생성. 주어진 텍스트 조건을 기반으로 다양한 스타일과 내..