Midjourney V8 출시 임박: 커뮤니티 이미지 랭킹 참여 안내

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핵심 요약

Midjourney가 차기 모델인 V8의 최종 마무리 단계에서 커뮤니티의 도움을 요청했다. 사용자는 전용 웹사이트에서 무작위 프롬프트로 생성된 두 이미지 중 자신의 미적 기준에 맞는 더 아름다운 이미지를 선택하게 된다. 현재 테스트에 사용되는 이미지는 모델의 최종 퀄리티를 대변하지 않으며, 시스템이 커뮤니티의 선호도를 학습하도록 돕기 위한 기초 데이터 수집 과정이다. 이 과정을 통해 수집된 데이터는 V8 모델의 성능과 미적 감각을 결정하는 중요한 역할을 하게 된다.

배경

Midjourney 서비스에 대한 기본 이해, 이미지 생성 AI의 기본적인 작동 원리

대상 독자

Midjourney 사용자 및 AI 이미지 생성 기술 관심자

의미 / 영향

커뮤니티의 집단적 미적 기준이 모델에 직접 반영되어 V8의 독창적인 스타일이 형성될 것이다. 이는 중앙 집중식 개발이 아닌 사용자 참여형 모델 튜닝의 중요성을 보여주며, 향후 출시될 V8의 성능 향상에 결정적인 기여를 할 것으로 예상된다.

섹션별 상세

Midjourney V8 모델의 최종 조율을 위해 사용자 참여형 이미지 랭킹 시스템을 가동했다. 사용자는 midjourney.com/rank-v8 페이지에 접속하여 두 개의 이미지 중 더 아름답다고 생각하는 것을 선택함으로써 모델 학습에 기여할 수 있다.

랭킹 테스트는 무작위로 추출된 커뮤니티 프롬프트를 기반으로 진행된다. 사용자는 숫자 키 1과 2를 사용하여 이미지를 선택하거나, 판단이 어려운 경우 3번 키를 눌러 건너뛸 수 있으며 부적절한 콘텐츠(NSFW) 발견 시 신고 기능을 제공한다.

현재 평가 대상인 이미지들은 V8 모델의 최종 결과물을 대표하지 않는다. 개발팀은 시스템이 커뮤니티가 원하는 새로운 방향성을 학습할 수 있도록 의도적으로 평범하거나 특징 없는 이미지를 포함시켰으며, 이 '정크(junk)' 데이터를 분류하는 작업이 모델 고도화의 핵심 과정임을 밝혔다.

수집된 데이터는 V8 모델이 어떤 시각적 요소가 더 선호되는지 학습하는 데 사용된다. 이는 모델의 편향성을 줄이고 커뮤니티의 보편적인 미적 기준에 부합하는 결과물을 생성하도록 돕는 정렬(Alignment) 작업의 일환이다.

실무 Takeaway

사용자 피드백을 통한 미적 선호도 학습(RLHF 유사 과정)을 통해 차세대 모델의 출력 품질과 스타일을 결정한다.
모델 개발 단계의 데이터 레이블링 작업은 고품질 결과물뿐만 아니라 '좋지 않은' 데이터를 식별하고 분류하는 과정도 포함한다.
커뮤니티 참여형 랭킹 시스템을 통해 대규모의 주관적 미적 데이터를 확보하여 모델의 범용적인 시각적 만족도를 높인다.

언급된 리소스

DemoMidjourney V8 Ranking Page