핵심 요약
라인은 AI로 생성한 이미지를 평가하는 기본편에서 생성 모델의 품질 평가 지표와 실험 설계의 핵심 포인트를 제시합니다.
주요 내용
- 생성 모델과 딥러닝 기반 이미지의 품질 평가 지표를 개관하고, 지표 선택 기준을 정리합니다.
- 주관적 평가와 자동 지표의 상호 보완적 활용 방법을 논의합니다.
- 데이터 편향, 재현성, 평가 비용 등 실무 적용 시 고려해야 할 제약을 다룹니다.
시사점
- 현업에서 신뢰 가능한 평가 프레임워크 구축의 필요성과, 모델 비교·개선 방향 도출에 기여합니다.
