인사할 시간도 밑밥 깔 시간도 없다. 일단 빠르게 가자.

0. 개요

제목 그대로.

1. 잠재공간(latent space)의 이해

뒷 내용을 이해하기 위해선 이 부분이 필수라 여기부터 짚어보자.

논문 보다보면 "latent"라는 표현이 무지 많이 등장하는데

개붕이들 눈높이에 맞춰서 다크소울 캐릭터 커마로 설명하겠음.

게임에서 오른쪽 그림과 같은 사람을 표현하려면 실제로는 수많은 숫자가 필요함. 저런 3d 모델은 보통 수많은 작은 다각형과 그 꼭지점들의 색깔, 표면에 발리는 텍스쳐 이미지, 거칠기 정보 등의 엄청나게 많은 숫자가 필요함.

그걸 다 개붕씨들에게 커마하라고 하면 게임 시작하기도 전에 다 커마하다 접을거임.

하지만 우리에겐 왼쪽의 잘 정리된 막대기랑 숫자, 그리고 숫자에 대한 설명이 있음.

저 막대기를 움직이면 우리는 막대기 하나만 움직이지만, 실제로는 이 정보를 해석해서 오른쪽 그림에 있는 위에서 설명한 수많은 다각형, 텍스처, 거칠기, 색상 정보를 한 번에 바꾸게 됨.

여기서 왼쪽의 숫자들을 다 모으면

문신(세로: 86, 가로: 61, 점: 0, 확대율: 20) 이런 식이 될거임. 이런 걸 수학에선 벡터 라고 함. 이 경우는 숫자가 4개니까 4차원 벡터임.

문신 말고도 수많은 파라미터들이 있지? 다크소울 커마를 다 벡터로 모으면 모르긴 몰라도 백개는 될 거고 그걸 다 모으면 100차원이 넘는 벡터가 됨.

이 벡터를 잠재 벡터 (latent vector)라고 함. 그리고 이 벡터가 존재할 수 있는 숫자의 범위 전체를 잠재 공간 (latent space) 이라고 부름.

뒤에서 설명할 그림 ai 는 최근에는 그림을 직접 만드는게 아니라 저 잠재공간에서 정보를 다룸. 그거 때문에 이 설명을 피할 수 없었음.

--- 추가 수정 ---

1.1. Entangle, Disentangle

근데 잠재공간에 대한 저 위의 비유는, 우리가 저렇게 되길 원한다는 의미이지, 실제로 저렇게 된다는 보장은 전혀 없음. 정보가 저렇게 깔끔하게 분리되지 않은 경우가 대부분임.

보통은 이런 식일거임.

이런 걸 entangled 되어 있다고 함.

Latent 가 깔끔하게 정보끼리 분리되어있는 상황은 반대로 disentangled.

-----------------------

오늘은 여기까지.

다음은 2. 확산 모델을 이해해 보자 가 아마 주제가 될 것 같네. 아닌가? CLIP 설명부터 해야하나...

암튼 조금씩 짧게 쓰는게 롱런할 거 같아 앞으론 짧게짧게 쓰겠음. 

어제 열심히 공부한 친구가 쓴 그림과 글이 있었는데 지웠네... 댓글에 대해 섭섭해 할 것 같아서 미안. 대신 일단 시간 되는대로 비전공자를 위해 인공지능의 여러 분야나 개념을 수학 없이 조금씩 설명해 볼게.

좋은 하루 되길!