맞춤형 이미지 생성 AI 'CN Flow'에 시선

씨앤에이아이, 10일 개막한 '2023년 AI엑스포 코리아'에 출품

(지디넷코리아=방은주 기자)"씨앤 플로(CN Flow)는 최근 대두한 생성형AI로 사용자가 원하는 이미지를 텍스트 투 이미지(text2image, 텍스트를 치면 이미지가 나오는 방식) 와 이미지 투 이미지(image2image, 특정 이미지를 다른 유형의 이미지로 변경)로 만들 수 있습니다."

AI합성데이터 및 생성AI 전문기업 CN.AI(이하 씨앤에이아이, 대표 김보형)가 10~12일 서울 코엑스에서 열리는 ‘2023년 AI엑스포코리아'에 참가해 생성형 AI솔루션과 AI합성데이터를 선보여 첫날부터 관람객들의 시선을 받았다.

씨앤에이아이는 이번 ‘AI Expo Korea 2023’에서 AI합성데이터 및 이미지 콘텐츠 생성 플랫폼 'CN Flow'와 가상인간 생성 플랫폼 '씨앤에이아이 스튜디오(CNAI Studio)'를 선보였다. ‘CN Flow’는 AI알고리즘이 사용자의 데이터세트를 분석해 수량이 부족한 부분을 파악한 뒤, 보완이 필요한 데이터를 생성해 기존에 AI가 학습하지 못한 상황들을 학습시켜 AI성능을 크게 향상시켜주는 플랫폼이다. 비전문가들도 손쉽게 사용할 수 있어 개발인력이 부족한 기업들도 빠른 시간 내에 자체적으로 AI고도화를 할 수 있다고 회사는 설명했다.

특히 'CN Flow'는 비전분야 AI합성데이터 생성 기술을 활용해 이미지 콘텐츠 생성 플랫폼으로도 활용할 수 있다. 사용자가 요구하는 정확한 이미지 생성을 위한 원스톱 플랫폼인 것이다. 텍스트(프롬프트)가 묘사한 이미지를 정확히 생성하는 '택스트 투 이미지(Text2Image)' 기능과 복수의 기존 이미지를 결합해 새로운 이미지를 만드는 '이미지 투 이미지(Image2Image)' 기능을 갖고 있다. 기존 이미지를 바탕으로 사용자가 원하는 방식으로 맞춤형 이미지 편집도 가능하다.

이날 전시장에서 만난 김보형 씨앤에이아이 대표는 CN Flow에 대해 "퓨 삿 러닝(Few Short Learning) 기술을 탑재해 적은 레퍼런스 데이터만으로도 다양한 콘텐츠를 생산할 수 있다"면서 "최근 '은하철도999' 전시회에서 'CN 플로'로 생성한 ‘AI메텔’을 선 보여 화제를 모았다"고 들려줬다. '메텔'은 만화영화 은하철도999에 나오는 여주인공 이름이다.

김보형 씨앤에이아이 대표(왼쪽 두번째)와 직원들이 10일 전시장 부스에서 파이팅을 외치고 있다.

김 대표는 'CN Flow'가 원본 영상 이미지를 기반으로 새로운 영상 이미지를 생성하는 기능도 시연했다. 컴퓨터에서 이미지 네장을 보여준 그는 "가장 왼쪽의 이미지를 기준 삼아 실사화(photorealistic) 이미지도 생성할 수 있다. 이렇게 생성하면 방금 전 기준으로 삼은 이미지(reference image)와 똑 같은 모습과 포즈, 얼굴을 했지만 웹툰 스타일의 이미지가 아니라 실사화 된 이미지가 생성된다"고 설명했다. 이어 그는 기존 이미지를 메텔 식으로 재생성한 이미지를 보여주며 "얼마전 '은하철도999' 전시전이 열렸는데 여기서도 CN 플로로 만든 'AI 메텔'을 선보여 주목받았다"면서 "이처럼 CN 플로를 사용하면 사용자가 원하는 이미지를, 다양한 모습과 유형으로 생성할 수 있다"고 밝혔다.

프롬프트를 입력해 이미지를 만드는 텍스트 투 이미지 장면.

기존 이미지를 photorealistic이미지로 재생성 한 이미지

기존 이미지를 메텔 식으로 재생성한 이미지

김 대표는 'CN Flow'와 기존 생성형AI와의 차이점도 설명했다. 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)과 같은 기존 이미지 생성형 AI 대비 'CN 플로'가 파인 튜닝(Fine Tuning, 정제된 데이터로 학습하는 것)이 가능해 사용자가 원하는 이미지를 뽑아낼 수 있다는 것이다. 즉, 기존 생성형AI로도 다양한 이미지 생성이 가능하지만, 사용자가 원하는 정확한 이미지를 만들기가 어려운데 'CN 플로'는 이를 해결했다는 것이다. 실제 해외의 생성형AI는 '은하철도999'의 여주인공 ‘메텔’을 모르기 때문에 사용자가 메텔의 외형을 프롬프트(prompt)로 설명한다고 해도 메텔을 만들기가 어렵다. 반면 'CN 플로'는 사용자가 원하는 얼굴과 그림체 등을 학습시킬 수 있어 사용자가 원하는 이미지를 정확하게 뽑아낼 수 있다고 설명했다.

또 사진 또는 이미지 20~30장으로 CN Flow를 파인 튜닝 시키면 그 후에는 내 프롬프트로 다양한 모습과 포즈의 메텔을 만들 수 있다고 덧붙였다. 즉, CN Flow에 내 사진을 올려 학습시키면 그 다음부터 내 얼굴로 다양한 이미지를 만들 수도 있다는 것이다. 김 대표는 "이처럼 사용자 맞춤형 이미지 생성이 가능하다"면서 "이 때문에 기업에서 더 원활히 사용할 수 있으며, 현재 여러 콘텐츠 기업과 사업 논의를 진행하고 있다"고 밝혔다.

방은주 기자(ejbang@zdnet.co.kr)