AI로 생성한 이미지 평가 및 블랙박스 최적화 적용

이 게시물은 생성형 AI 모델로 이미지를 생성할 때 좋은 이미지를 만들기 위한 평가 방법과 하이퍼파라미터 최적화 기법을 다룹니다.

주요 내용

• 스테이블 디퓨전 모델과 SDXL, SD3.5 모델의 이미지 생성 원리 및 하이퍼파라미터 설명
• 시드 마이닝을 통한 좋은 시작점 탐색과 이미지 품질 평가 지표(Clip Score, VQA Score, HPS-V2, Pick Score) 활용
• 점수 지표 정규화 및 블랙박스 최적화(베이지안 최적화)를 이용한 하이퍼파라미터 탐색 방법 적용
• 탐색 결과에 따른 이미지 품질 향상과 자동화 효과 분석

결론 및 향후 과제

자동 평가는 생성 이미지 품질 향상과 업무 효율 증대에 기여했으나, 이미지 다양성 축소와 스타일 평가 지표 보완, 이미지 제어 기술 개선이 필요하다고 제시했습니다.