딥러닝 ‘생성모델’과 ‘잠재 벡터’에 관하여

이 글은 AI 아나운서 제작에 활용된 딥러닝 생성 모델과 잠재 벡터의 역할에 대해 설명합니다. 과거 인식 모델 중심이었던 딥러닝 분야에서 최근 음성 합성(TTS) 및 영상 생성 기술의 발전으로 생성 모델의 활용 범위가 넓어졌습니다.

이스트소프트는 TTS와 Speech To Face 기술을 결합하여 AI 아나운서를 제작했으며, 이는 YTN 뉴스 방송에 실제 적용되었습니다. 글에서는 생성 모델을 인식 모델과 비교하며, 고차원 데이터를 생성하는 생성 모델의 특징과 다양성 확보의 중요성을 강조합니다.

특히, 생성 모델의 핵심 개념인 잠재 벡터가 어떻게 데이터 생성 과정에 기여하는지에 대한 이해를 돕고자 합니다.