연구팀이 제시한 사례 중 대표적인 것이 바로 “의자”다. 기존 모델이 생성한 의자 이미지가 전통적인 형태나 이미 존재하는 디자인을 반복하는 데 반해, 새 기술을 적용한 모델은 낯설지만 기능적으로 해석 가능한 형태의 의자 이미지를 생성했다. 이는 기존의 훈련 패턴에서 벗어난 독창성과 실용성의 균형을 달성한 것이다.
이러한 생성 방식은 제품 디자인, 패션, 건축, 인테리어 등 다양한 창의 산업 영역에서 즉시 적용 가능하며, 특히 실무에서 반복적인 디자인 피로도가 높은 영역에서 새로운 대안을 제시할 수 있다.
국제학술대회 CVPR서 발표…기술성과 정량적 입증도 완료
이번 연구 결과는 컴퓨터비전 분야 최고 권위의 국제 학술대회인 CVPR(IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition) 2025에서 6월 15일 발표되었다. 논문명은 Enhancing Creative Generation on Stable Diffusion-based Models로, 아카이브 DOI는 https://doi.org/10.48550/arXiv.2503.23538이다.
연구팀은 ▲이미지 다양성 지수 증가, ▲창의성 척도 평가 향상, ▲사용자 주관 평가 우수성 확보 등 다각도로 실험을 진행했으며, 기존 모델보다 참신성과 유용성이 모두 향상된 것을 정량적으로 입증했다.
공동 제1저자인 한지연·권다희 박사과정은 “학습된 생성모델의 내부 구조에 잠재된 창의성을 끌어내는 최초의 비학습 기반 방법론”이라며 “향후 다양한 생성모델에도 확장 가능하며 창의 생태계에 실질적인 기여를 할 수 있을 것”이라고 밝혔다.
KAIST-네이버 협력, 국방·산업·예술 아우르는 창의 AI로 확장
이번 연구는 KAIST-네이버 초창의적 AI 연구센터의 주요 연구 성과로, 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원의 혁신성장동력 프로젝트(설명가능 인공지능), AI 연구거점 프로젝트, 방위사업청 및 국방과학연구소 지원의 국방 AI 특화연구사업 등 다양한 지원을 통해 수행됐다.
AI 기술의 예술적 활용뿐 아니라 창의적 국방 디자인, 시뮬레이션 시나리오 생성, 산업디자인 자동화, 교육 콘텐츠 개발 등으로의 응용이 가능하며, KAIST는 이를 바탕으로 AI 기반 창의 생태계에 대한 통합 연구를 계속 추진할 예정이다.
KAIST 최재식 교수는 “이번 연구는 AI가 단지 이미 본 것을 재구성하는 수준을 넘어서, 내부 구조의 조작만으로도 새롭고 유의미한 결과를 만들어낼 수 있음을 증명한 것”이라며, “향후 인간과 AI가 협력해 창작할 수 있는 범위를 넓히는 데 기여할 것”이라고 강조했다.
이로써 KAIST는 생성 AI의 창의성 제어라는 첨단 기술 분야에서 국내 최초로 선도적 결과를 낸 셈이며, 글로벌 AI 창의생태계에 중요한 방향성을 제시하고 있다.
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