인공 지능(AI)은 그래픽 및 이미지 처리를 포함한 많은 영역을 혁신하고 있습니다.
AI 그래픽 프로그램은 단순한 벡터 그래픽에서 고해상도 래스터 이미지에 이르기까지 복잡한 시각적 데이터를 생성하고 처리할 수 있습니다.
그러나 기계 학습과 관련하여 이러한 프로그램은 대부분 래스터 이미지로 작동합니다.
래스터 이미지는 픽셀 그리드로 구성되며 각 픽셀에는 해당 시점의 이미지 색상 및 밝기에 대한 정보가 포함됩니다.
이러한 유형의 이미지는 사진 및 디지털 아트에서 일반적으로 사용됩니다.
기계 학습 작업에 AI 그래픽 프로그램을 사용하면 알고리즘을 사용하여 이러한 래스터 이미지에서 특징을 분석하고 추출할 수 있습니다.
AI 이미지 분석 기술
AI에서 이미지 분석에 가장 널리 사용되는 기술 중 하나는 CNN(컨볼루션 신경망)입니다.
CNN은 가장자리, 모양 및 색상과 같은 기능을 분석하여 이미지의 패턴을 인식하도록 설계되었습니다.
이 프로세스에는 이미지의 다른 부분에 적용된 일련의 필터를 거치는 작업이 포함됩니다.
각 필터는 대각선 가장자리 또는 하이라이트와 같은 특정 기능을 추출한 다음 이러한 기능을 결합하여 분류 또는 기타 작업에 사용할 수 있는 이미지 표현을 만듭니다.
AI 그래픽 프로그램에서 사용되는 또 다른 기술은 이미지 분할입니다.
이미지 분할은 이미지를 개별 개체 또는 개체의 일부와 같은 더 작은 영역으로 나누는 것입니다.
이는 개체 인식 또는 이미지 편집과 같은 작업에 유용할 수 있습니다.
AI 그래픽 프로그램은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 색상 및 질감과 같은 특성을 사용하여 이미지를 자동으로 분할하여 서로 다른 영역을 식별할 수 있습니다.
벡터 그래픽은 품질 저하 없이 크기를 조정할 수 있는 그래픽을 만드는 데 유용할 수 있지만 래스터 이미지와 동일한 수준의 세부 정보 및 복잡성을 포함하지 않기 때문에 일반적으로 기계 학습 작업에는 사용되지 않습니다.
기계 학습에 사용되는 대부분의 이미지 데이터 세트는 래스터 이미지이므로 AI 그래픽 프로그램은 정확한 모델을 교육하기 위해 이러한 유형의 데이터를 사용할 수 있어야 합니다.
요약
AI 그래픽 프로그램은 다양한 시각적 데이터로 작업할 수 있지만 기계 학습은 일반적으로 래스터 이미지로 작업합니다.
CNN 및 이미지 분할과 같은 기술을 사용하여 이러한 이미지에서 특징을 분석하고 추출함으로써 AI 그래픽 프로그램을 개체 감지, 이미지 조작 등과 같은 작업에 사용할 수 있습니다.
앞으로 AI 기술의 발전으로 AI 그래픽 프로그램의 활용 영역은 더욱 다양해질 것으로 보인다.