인공지능의 혁신적인 발전 중 하나는 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Networks, GAN)의 출현입니다. GAN은 두 개의 신경망이 서로 경쟁하는 구조로, 생성자(Generator)와 판별자(Discriminator)로 구성되어 있습니다. 이 글에서는 GAN의 한 변형인 CycleGAN을 살펴보고, 파이토치(PyTorch)를 활용하여 이를 구현하는 방법에 대해 자세히 설명하겠습니다.
1. GAN의 기본 개념
GAN은 Ian Goodfellow가 2014년에 제안한 모델로, 두 개의 네트워크가 서로 대립적으로 학습하는 방식으로 동작합니다. 생성자는 데이터를 생성하고, 판별자는 그 데이터가 진짜인지 가짜인지를 판단합니다. 이 과정에서 생성자는 판별자를 속일 수 있는 데이터를 만들어내기 위해 점점 더 발전하게 됩니다.
2. CycleGAN 소개
CycleGAN은 두 가지 도메인 간의 이미지 변환을 학습하는 GAN의 변형입니다. 예를 들어, 여름 풍경 이미지를 겨울 풍경 이미지로 변환하는 것과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. CycleGAN은 쌍의 훈련 데이터 없이도 두 도메인 간의 매핑을 학습할 수 있다는 점에서 큰 장점을 가지고 있습니다.
주요 특징은 두 개의 생성자와 두 개의 판별자로 구성된 구조입니다. 이 구조에서 생성자는 특정 도메인의 이미지를 다른 도메인의 이미지로 변환하며, 사이클 일관성(cycle consistency)을 유지하기 위해 변환된 이미지를 다시 원래 도메인으로 변환합니다.
3. CycleGAN의 기본 아이디어
CycleGAN의 기본 아이디어는 다음과 같습니다:
- 두 개의 도메인, A와 B가 있다고 가정합니다. 각 도메인에는 서로 다른 특성을 가진 이미지가 포함되어 있습니다.
- 생성자 G는 도메인 A의 이미지를 도메인 B로 변환합니다.
- 생성자 F는 도메인 B의 이미지를 도메인 A로 변환합니다.
- 사이클 일관성을 유지하기 위해, A의 이미지를 B로 변환한 후 다시 A로 변환할 때 원래의 이미지와 유사해야 합니다. 이 원리를 “Cycle Consistency Loss”라고 합니다.
4. CycleGAN을 위한 손실 함수
CycleGAN의 손실 함수는 다음과 같이 구성됩니다:
- 주요 손실
- Adversarial Loss: 생성된 이미지가 진짜인지 가짜인지를 판별하기 위해 사용되는 손실
- Cycle Consistency Loss: 변환된 이미지가 원본 이미지로 되돌아갈 수 있는지를 확인하기 위한 손실
Handel 2개의 도메인에서 각각 생성자와 판별자를 사용하여 손실 함수를 계산합니다. 최종 손실 함수는 Adversarial Loss와 Cycle Consistency Loss의 가중치 합으로 정의됩니다.
5. CycleGAN 구현하기: 파이토치 예제
이제 CycleGAN을 파이토치로 구현해보겠습니다. 프로젝트 구조는 다음과 같이 구성됩니다:
- data/
- trainA/ (도메인 A의 이미지)
- trainB/ (도메인 B의 이미지)
- models.py
- train.py
- utils.py
5.1 데이터 로딩
CycleGAN을 훈련하기 위해 먼저 데이터를 로딩하는 코드를 작성하겠습니다. 파이토치의 Dataset과 DataLoader를 사용하여 데이터를 준비합니다.