파이토치를 활용한 GAN 딥러닝, 변경된 미술 전시회

최근 몇 년간 인공지능(AI)과 딥러닝의 발전은 다양한 분야에 큰 영향을 미쳐왔습니다. 특히, Generative Adversarial Networks(GAN)은 이미지 생성 분야에서 혁신적인 변화를 가져왔습니다. 우리는 이제 GAN을 통해 전혀 새로운 미술 작품을 생성하고, 전시회를 통해 이러한 작품을 선보일 수 있는 시대에 접어들었습니다. 본 글에서는 파이토치를 활용하여 GAN을 구현하고, 이를 통해 생성된 미술 작품을 전시하는 과정을 자세히 살펴보겠습니다.

GAN의 개요

GAN은 두 개의 네트워크, 생성자(Generator)와 판별자(Discriminator)로 구성됩니다. 생성자는 랜덤한 노이즈를 입력받아 진짜처럼 보이는 이미지를 생성하려고 하고, 판별자는 입력받은 이미지가 진짜인지 생성된 이미지인지를 판단합니다. 두 네트워크는 경쟁적인 관계에 있으며, 이로 인해 시간이 지남에 따라 점점 더 진짜 같은 이미지를 생성하게 됩니다.

GAN의 구조

• Generator (G): 랜덤 노이즈 벡터를 입력받아 이미지를 생성하는 네트워크입니다. GAN 훈련 과정 동안, 생성자는 판별이 어려운 이미지를 생성하기 위해 지속적으로 학습합니다.
• Discriminator (D): 이미지를 입력받아 해당 이미지가 실제 데이터셋의 일부인지 아니면 생성자로부터 생성된 것인지를 판단하는 네트워크입니다. 판별자 또한 학습을 통해 점점 더 정확한 판단을 하도록 발전합니다.

파이토치에서 GAN 구현하기

이제 GAN을 구현하기 위해 파이토치를 사용하여 생성자와 판별자를 정의하겠습니다. 본 예제에서는 간단한 이미지 생성 모델을 구축하겠습니다.

필요한 라이브러리 설치

!pip install torch torchvision matplotlib

데이터셋 준비

MNIST 데이터셋을 사용하여 우리의 GAN을 훈련시킬 것입니다. MNIST는 0부터 9까지의 손글씨 숫자 이미지로 구성되어 있습니다. 아래 코드를 통해 데이터를 로드하겠습니다.

import torch
from torchvision import datasets, transforms

# MNIST 데이터셋 다운로드 및 준비
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
])

train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
    

생성자 및 판별자 모델 구축

이제 생성자와 판별자 모델을 정의합니다. 간단한 fully connected neural network를 사용하며, 생성자는 랜덤 노이즈 벡터를 입력받아 이미지를 생성합니다.

import torch.nn as nn

# Generator 모델 정의
class Generator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Generator, self).__init__()
        self.model = nn.Sequential(
            nn.Linear(100, 256),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(256, 512),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(512, 1024),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(1024, 784),
            nn.Tanh()  # MNIST는 [-1, 1]로 정규화되어 있습니다.
        )

    def forward(self, z):
        return self.model(z).view(-1, 1, 28, 28)  # 28x28 이미지로 리사이즈

# Discriminator 모델 정의
class Discriminator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Discriminator, self).__init__()
        self.model = nn.Sequential(
            nn.Linear(784, 512),
            nn.LeakyReLU(0.2),
            nn.Linear(512, 256),
            nn.LeakyReLU(0.2),
            nn.Linear(256, 1),
            nn.Sigmoid()  # 0과 1 사이의 값으로 확률 출력
        )

    def forward(self, img):
        return self.model(img.view(-1, 784))  # 784 벡터로 리사이즈
    

모델 훈련

모델을 훈련시키기 위해 손실 함수와 최적화 기법을 정의합니다. 생성자는 미니멀한 손실을 목표로 하고, 판별자는 손실이 클수록 잘못된 판단을 한다고 가정하여 훈련됩니다.

import torch.optim as optim

# 모델 초기화
generator = Generator()
discriminator = Discriminator()

# 손실 함수 및 최적화 기법 정의
criterion = nn.BCELoss()  # Binary Cross Entropy Loss
optimizer_G = optim.Adam(generator.parameters(), lr=0.0002, betas=(0.5, 0.999))
optimizer_D = optim.Adam(discriminator.parameters(), lr=0.0002, betas=(0.5, 0.999))

# 훈련 루프
num_epochs = 50
for epoch in range(num_epochs):
    for i, (imgs, _) in enumerate(train_loader):
        # 진짜 이미지와 레이블 설정
        real_imgs = imgs
        real_labels = torch.ones(imgs.size(0), 1)  # 진짜 이미지 레이블: 1
        fake_labels = torch.zeros(imgs.size(0), 1)  # 가짜 이미지 레이블: 0

        # 판별자 훈련
        optimizer_D.zero_grad()
        outputs = discriminator(real_imgs)
        d_loss_real = criterion(outputs, real_labels)
        d_loss_real.backward()

        z = torch.randn(imgs.size(0), 100)  # 노이즈 벡터 샘플링
        fake_imgs = generator(z)
        outputs = discriminator(fake_imgs.detach())
        d_loss_fake = criterion(outputs, fake_labels)
        d_loss_fake.backward()
        optimizer_D.step()

        # 생성자 훈련
        optimizer_G.zero_grad()
        outputs = discriminator(fake_imgs)
        g_loss = criterion(outputs, real_labels)  # 생성자는 가짜 이미지를 진짜로 판단하도록 목표
        g_loss.backward()
        optimizer_G.step()

    print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], d_loss: {d_loss_real.item() + d_loss_fake.item():.4f}, g_loss: {g_loss.item():.4f}')
    

결과 시각화

모델이 훈련된 후, 생성된 이미지를 저장하고 시각화해 보겠습니다.

import matplotlib.pyplot as plt

# 이미지 생성 및 시각화 함수
def show_generated_images(generator, num_images=25):
    z = torch.randn(num_images, 100)
    generated_images = generator(z).detach().numpy()
    generated_images = (generated_images + 1) / 2  # [0, 1] 로 변환

    fig, axes = plt.subplots(5, 5, figsize=(10, 10))
    for i, ax in enumerate(axes.flatten()):
        ax.imshow(generated_images[i][0], cmap='gray')
        ax.axis('off')
    plt.tight_layout()
    plt.show()

show_generated_images(generator)
    

변경된 미술 전시회와 GAN의 활용

이제 GAN을 통해 생성된 미술 작품을 전시하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 전시회는 단순히 예술을 감상하는 것을 넘어, 관람객으로 하여금 AI와 예술의 만남을 경험할 수 있는 기회를 제공합니다.

AI 예술 전시회의 주제 및 구성

AI 기반의 미술 전시회는 다음과 같은 요소로 구성될 수 있습니다:

• 생성된 작품: GAN을 통해 생성된 다양한 미술 작품을 전시합니다. 각 작품에 대해 AI가 어떤 방식으로 이미지를 생성했는지 설명합니다.
• 워크숍: 관람객들이 자신만의 AI 작품을 생성할 수 있는 워크숍을 제공합니다. 이를 통해 AI 기술을 직접 체험해볼 수 있습니다.
• 토론 세션: AI와 예술의 관계에 대해 전문가들과의 토론을 통해 보다 깊이 있는 이해를 돕습니다.

전시회 기획 및 실행

전시회 기획 시에는 다음과 같은 단계를 거쳐야 합니다:

1. 목표 설정: 전시회의 목표와 주제를 명확히 합니다.
2. 장소 선정: 관람객이 편리하게 방문할 수 있는 장소를 선택합니다.
3. 작품 선정: GAN을 통해 생성된 다양한 작품을 선정하여 전시합니다.
4. 홍보 전략: 소셜 미디어, 포스터, 웹사이트 등을 통해 전시회를 홍보합니다.
5. 운영 및 피드백: 전시회 운영 중 관람객의 피드백을 수집하여, 향후 전시회의 참조 자료로 활용합니다.

결론

파이토치를 활용한 GAN 구현 및 이를 통한 변경된 미술 전시회 개최는 AI와 예술이 만나는 흥미로운 사례입니다. GAN의 발전은 예술가들에게 새로운 창작 도구를 제공하며, 관람객에게는 전혀 새로운 방식으로 예술을 경험할 기회를 제공합니다. AI의 발전과 함께 예술의 경계도 확장되고 있으며, 앞으로의 전시회에서 더 많은 혁신이 있을 것으로 기대됩니다.