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https://openai.com/blog/image-gpt/
GPT2는 원래 텍스트를 생성하는 딥러닝 모델입니다. 이 구조를 그대로 사용해서 이미지에 적용한 iGPT가 나왔습니다. 방식은 거의 유사합니다. 글자 대신 픽셀을 묶어서 입력에 넣으면 다음 픽셀을 예측합니다. 예측한 픽셀은 다시 입력으로 들어가는 자동회귀(autoregressive)입니다.
첫 번째 실험에서는 사진의 절반을 주고 나머지 절반을 생성하였습니다. 두 번째는 랜덤하게 시작을 해서 전체 사진을 완성합니다. 모두 상당히 그럴듯한 이미지가 만들어졌습니다.
기존 GAN과 같은 모델은 사진을 벡터로 압축하고, 벡터의 잠재공간(latent space)를 변형하여 다시 이미지로 변환합니다. 이렇게 하면 안경을 쓴다던가, 표정을 바꾸는 등 다양하게 조작이 가능합니다. 반면에 iGPT는 앞의 픽셀과 이어지는 픽셀을 연속적으로 생성하는거라 조금 차이가 있습니다. 단일 이미지보다는 영상을 만드는데 더 적합하지 않을까 생각됩니다.
