딥아트 - 인공지능이 본 딴 그림

직선과 곡선과 같은 작은 특징을 모아 물체와 문자를 인식하는 메카니즘을 모방하여 CNN(Convolutional Neural Network)을 만들었습니다. 이것을 흔히 딥러닝이라고 하는데 다층 구조로  신경망 구조를 이룹니다.  아래 CNN의 전형적인 예인데 여기는 convolutional layer가 2개  pooling layer가 2개 밖에 없는 단순한 구조입니다만 실제로는 레이어가 이보다 더 많습니다.

여기 레이어 마다 학습하는 데이터에 따라 특징에 반응하도록 되어 있어 전체적으로 물체를 인식합니다. 특징에 반응하도록된 구조를 이용해서 사진을 비슷한 이미지로 바꿀 수 있습니다. 피카소의 그림과 일반 사진을 제시하면  일반 사진을 피카소 풍으로 바꾸어 주는 식입니다.  

이런 시도 중에 가장 하나가  https://deepart.io/ 에 있습니다.    deepart.io에서 사용한  VGG-19 network는 convolution layer는 16개, pooling layer는 5개로 계산도 복잡합니다. 그러나  수백만장의 사진으로 이미지 학습을 이미 한 상태이고  그림과 사진만 제시하면 수 분 후에  AI가 만든 무슨풍의 그림을 만들어 줍니다.    오른쪽 그림은  이중섭의 황소인데 이 그림을 본 AI는 특징을 기억했다가  왼쪽 사진을 가운데 아래 그림으로 바꿉니다.

전체적으로 이중섭의 힘찬 황소까지는 아니지만  선의 특징은 잘 살렸습니다.