이미지를 이용하여 텍스트를 생성하는 모델 Image to Text(이미지 캡셔닝)

이미지 인코더와 LLM 디코더를 사용하여 이미지를 텍스트로 변환하는 모델을 학습시킬 수 있습니다. 이러한 모델은 이미지 캡셔닝(image captioning)이라고도 불립니다. 이미지 인코더는 이미지를 의미 있는 특성 벡터로 인코딩하고, LLM 디코더는 이 벡터를 활용하여 텍스트를 생성하는 역할을 합니다.

이미지 인코더:
이미지 인코더는 입력된 이미지를 특성 벡터로 인코딩합니다. 이 특성 벡터는 이미지의 의미를 포함하고 있으며, 일반적으로 CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 모델을 사용하여 추출합니다. 예를 들면, VGG16, ResNet, 또는 EfficientNet과 같은 사전 훈련된 모델을 활용할 수 있습니다.
LLM 디코더 (GPT-2 기반):
LLM 디코더는 이미지 인코더로부터 받은 특성 벡터를 입력으로 받아 텍스트를 생성합니다. 여기서 LLM은 Language Model을 의미하며, GPT-2와 같은 언어 모델을 활용할 수 있습니다.
이미지 인코더에서 얻은 특성 벡터를 텍스트의 초기 상태로 설정한 후, GPT-2 모델의 디코더 부분을 이용하여 다음 단어를 예측하고 생성합니다.
텍스트 생성은 시작 토큰을 입력으로 주고, GPT-2 디코더를 반복적으로 사용하여 텍스트를 증분적으로 생성할 수 있습니다. 생성이 끝날 때까지 반복합니다.
이러한 구조로 모델을 만들려면 먼저 이미지 인코더와 GPT-2 디코더를 각각 학습하고, 이후에 두 모델을 연결하여 하나의 통합 모델로 만들어야 합니다. 또한 학습 데이터셋은 이미지와 해당 이미지에 대한 캡션(텍스트) 쌍으로 구성되어야 합니다.

추가적으로, GPT-2 모델은 많은 파라미터를 가지고 있으므로 학습에 상당한 계산 자원이 필요합니다. 만약 학습이 어렵다면, 사전 훈련된 GPT-2 모델을 사용하고 미세 조정하여 원하는 이미지 캡셔닝 작업에 적용하는 방법도 있습니다.

최근에는 GPT-3와 같은 더 크고 강력한 모델들도 등장했으므로, 가능하다면 GPT-2 대신 더 최신의 모델을 고려해 볼 수도 있습니다. 다양한 오픈 소스 프레임워크와 라이브러리를 사용하여 모델을 구현하고 학습시킬 수 있으며, TensorFlow, PyTorch 등이 널리 사용되는 예시입니다.

다음엔 직접 테스트 해 볼 수 있는 샘플 코드를 소개해드리도록 하겠습니다.