2017.10.16

엔비디아, 딥러닝 기반 스케치 애플리케이션 '빈센트 AI' 공개 시연

편집부 | CIO KR
엔비디아가 독일 뮌헨에서 열린 ‘GTC 유럽(GTC Europe)’ 행사에서 캠브리지 컨설턴트(Cambridge Consultants)의 딥러닝 기반 애플리케이션인 ‘빈센트(Vincent) AI’을 공개 시연했다.

빈센트 애플리케이션은 사용자가 스타일러스를 사용해 간단히 스케치한 그림을 실시간으로 19세기 영국 풍경화가인 J.M.W. 터너의 유화나 네온 색상의 팝아트 등 7가지 스타일의 예술작품으로 완성해준다.

빈센트 AI의 놀라운 성능 뒤에는 정밀한 튜닝작업을 거친 GAN(Generative Adversarial Network), 즉 생성적 적대 신경망이 있다. 8,000개의 예술 작품을 샘플링해 엔비디아 DGX 시스템에서 14시간의 트레이닝을 거쳐 탄생한 이 애플리케이션은 사람이 입력한 정보를 작품으로 바꿔놓는다.

캠브리지 컨설턴트의 AI 연구실인 디지털 그린하우스가 수천 시간을 들여 연구한 성과를 토대로, 5명으로 구성된 팀은 단 두 달 만에 빈센트 데모를 구축해낼 수 있었다. 해당 소프트웨어는 엔비디아 GPU가 탑재된 PC 또는 노트북에 설치한 후 와콤 태블릿을 활용해 사용할 수 있다.


빈센트 AI를 시연 중인 Nonmonotronic Networks의 에드워드 짐머만


젠슨 황 CEO의 기조연설 후, GTC 참가자들에게는 직접 스타일러스를 들고 7개 스타일 가운데 하나를 골라 인물화나 풍경화, 고양이 등을 그려보며 애플리케이션을 사용해볼 기회도 제공됐다.

이번 데모는 지난 몇 년 사이 전세계의 이목을 사로잡았던 두 건의 딥 러닝 데모와는 완전히 차별화된 기술이다. 가령 구글의 퀵드로우(QuickDraw)는 간단한 스케치를 그릴 경우 청진기나 가방으로 인식하기 쉽다. 또 다른 유형인 스타일 트랜스퍼(style transfer)의 경우, 특정 화가의 화풍을 사진이나 동영상에 적용한다. 그에 반해 빈센트 AI를 활용하면 신제품 디자인 과정에서 사람이 고차원적인 방향을 설정한 후 머신으로 하여금 나머지 세부사항을 채우는 것이 가능하다.

이번 빈센트 AI 시연을 통해 DGX의 컴퓨팅 파워와 GAN의 놀라운 성능도 증명됐다. 기존의 딥 러닝 알고리즘이 방대한 양의 데이터를 소화함으로써 놀라운 성과를 달성했다면, GAN에서는 하나의 뉴럴 네트워크가 입력된 데이터를 모방하도록 트레이닝하고 또 다른 뉴럴 네트워크는 위조된 부분을 찾아내도록 트레이닝함으로써 이전에 비해 훨씬 더 적은 표본으로도 애플리케이션을 생성할 수 있다.

캠브리지 컨설턴트의 머신 러닝 담당 몬티 발로우 디렉터는 “의외로 많은 예술가들이 이 애플리케이션에 상당한 호감을 보이고 있다”며, “빈센트 AI를 활용하면 예술이 무엇인지, 예술에 대한 스스로의 지식이 어느 정도인지를 알게 될 것”이라고 말했다. ciokr@idg.co.kr



2017.10.16

엔비디아, 딥러닝 기반 스케치 애플리케이션 '빈센트 AI' 공개 시연

편집부 | CIO KR
엔비디아가 독일 뮌헨에서 열린 ‘GTC 유럽(GTC Europe)’ 행사에서 캠브리지 컨설턴트(Cambridge Consultants)의 딥러닝 기반 애플리케이션인 ‘빈센트(Vincent) AI’을 공개 시연했다.

빈센트 애플리케이션은 사용자가 스타일러스를 사용해 간단히 스케치한 그림을 실시간으로 19세기 영국 풍경화가인 J.M.W. 터너의 유화나 네온 색상의 팝아트 등 7가지 스타일의 예술작품으로 완성해준다.

빈센트 AI의 놀라운 성능 뒤에는 정밀한 튜닝작업을 거친 GAN(Generative Adversarial Network), 즉 생성적 적대 신경망이 있다. 8,000개의 예술 작품을 샘플링해 엔비디아 DGX 시스템에서 14시간의 트레이닝을 거쳐 탄생한 이 애플리케이션은 사람이 입력한 정보를 작품으로 바꿔놓는다.

캠브리지 컨설턴트의 AI 연구실인 디지털 그린하우스가 수천 시간을 들여 연구한 성과를 토대로, 5명으로 구성된 팀은 단 두 달 만에 빈센트 데모를 구축해낼 수 있었다. 해당 소프트웨어는 엔비디아 GPU가 탑재된 PC 또는 노트북에 설치한 후 와콤 태블릿을 활용해 사용할 수 있다.


빈센트 AI를 시연 중인 Nonmonotronic Networks의 에드워드 짐머만


젠슨 황 CEO의 기조연설 후, GTC 참가자들에게는 직접 스타일러스를 들고 7개 스타일 가운데 하나를 골라 인물화나 풍경화, 고양이 등을 그려보며 애플리케이션을 사용해볼 기회도 제공됐다.

이번 데모는 지난 몇 년 사이 전세계의 이목을 사로잡았던 두 건의 딥 러닝 데모와는 완전히 차별화된 기술이다. 가령 구글의 퀵드로우(QuickDraw)는 간단한 스케치를 그릴 경우 청진기나 가방으로 인식하기 쉽다. 또 다른 유형인 스타일 트랜스퍼(style transfer)의 경우, 특정 화가의 화풍을 사진이나 동영상에 적용한다. 그에 반해 빈센트 AI를 활용하면 신제품 디자인 과정에서 사람이 고차원적인 방향을 설정한 후 머신으로 하여금 나머지 세부사항을 채우는 것이 가능하다.

이번 빈센트 AI 시연을 통해 DGX의 컴퓨팅 파워와 GAN의 놀라운 성능도 증명됐다. 기존의 딥 러닝 알고리즘이 방대한 양의 데이터를 소화함으로써 놀라운 성과를 달성했다면, GAN에서는 하나의 뉴럴 네트워크가 입력된 데이터를 모방하도록 트레이닝하고 또 다른 뉴럴 네트워크는 위조된 부분을 찾아내도록 트레이닝함으로써 이전에 비해 훨씬 더 적은 표본으로도 애플리케이션을 생성할 수 있다.

캠브리지 컨설턴트의 머신 러닝 담당 몬티 발로우 디렉터는 “의외로 많은 예술가들이 이 애플리케이션에 상당한 호감을 보이고 있다”며, “빈센트 AI를 활용하면 예술이 무엇인지, 예술에 대한 스스로의 지식이 어느 정도인지를 알게 될 것”이라고 말했다. ciokr@idg.co.kr

X