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Latent Spaces: AI, Art, and the Archive, AI의 잠재 공간이 ‘새 아카이브’라는 뜻 Latent Spaces: AI, Art, and the Archive라는 제목을 보면 Stable Diffusion의 latent 구조나 AI 이미지 생성법을 설명하는 기술 논문처럼 보일 수 있습니다. 하지만 Antonio Somaini의 이 글은 latent space를 훨씬 다른 방향에서 바라봅니다.핵심 질문은 AI가 과거의 이미지와 기록을 학습해 새로운 이미지를 만드는 시대에 latent space가 새로운 종류의 archive 역할을 하는가입니다. 즉 VAE나 diffusion의 구현법보다는 생성형 AI가 기억·역사·시각 문화를 어떤 방식으로 다시 매개하는지를 분석합니다.latent spaces ai art and the archive에서 가장 먼저 볼 변화Latent Space를 단순한 압축 .. 2026. 8. 25.
Latent Space Oddity, VAE 잠재 공간의 직선이 최단 경로가 아닌 이유 두 latent vector 사이를 이동할 때 가장 간단한 방법은 직선을 긋는 것입니다. 생성형 AI에서 interpolation을 설명할 때도 두 점 사이의 값을 선형적으로 섞는 방식이 자주 등장합니다.하지만 2018년 ICLR에 발표된 Latent Space Oddity: On the Curvature of Deep Generative Models는 여기서 한 가지 문제를 지적했습니다. deep generative model의 decoder가 비선형이라면 latent space에서의 직선거리와 실제 생성 데이터의 변화량이 서로 다를 수 있다는 것입니다.latent space oddity on the curvature of deep gen에서 가장 먼저 볼 변화Latent Space가 평평하다고 가정하.. 2026. 8. 25.
Latent Space Symmetry Discovery, LaLiGAN이 비선형 대칭을 찾는 방법 latent space symmetry discovery는 Stable Diffusion의 latent에서 좌우대칭 이미지를 찾는 기술을 뜻하지 않습니다. 이 표현은 ICML 2024에 발표된 연구 제목으로, 데이터에 숨어 있는 비선형 symmetry를 latent space로 옮겨 발견하는 방법을 다룹니다.논문이 제안한 모델은 Latent LieGAN, 줄여서 LaLiGAN입니다. 핵심은 복잡한 원본 데이터에서 symmetry를 직접 찾으려 하지 않고, 먼저 latent space로 변환해 그곳에서는 symmetry가 더 단순한 linear action으로 나타나도록 만드는 것입니다.latent space symmetry discovery에서 가장 먼저 볼 변화기존 Symmetry Discovery는 .. 2026. 8. 25.
Chain-of-Embedding, LLM이 답을 출력하지 않고 스스로 평가하는 방법 LLM의 답이 맞는지 다시 확인하려면 보통 모델에게 “이 답이 맞는가?”라고 한 번 더 물어보는 방식을 떠올립니다. 하지만 이런 방식은 추가 출력을 생성해야 하고, self-evaluation을 위해 다시 inference 비용이 들어갑니다.ICLR 2025에 발표된 Latent Space Chain-of-Embedding Enables Output-free LLM Self-Evaluation은 다른 접근을 제안합니다. 핵심은 LLM이 답을 생성한 뒤 별도의 평가 문장을 출력하게 하지 않고, 처음 inference 과정에서 이미 만들어진 hidden state의 변화만으로 응답의 정확성을 추정하는 것입니다.latent space chain-of-embedding enables output-f에서 가장 먼.. 2026. 8. 25.
Latent Space 발음, 레이턴트 스페이스가 가장 가깝다 latent space를 처음 접하면 뜻보다 발음부터 헷갈릴 수 있습니다. 특히 한국어 자료에서는 ‘라텐트’, ‘레이턴트’, ‘레이텐트’처럼 서로 다른 표기가 섞여 보이기도 합니다.영어 발음에 가장 가깝게 옮기면 보통 레이턴트 스페이스라고 읽으면 됩니다. 생성형 AI, Stable Diffusion, ComfyUI 관련 영상이나 해외 강의를 볼 때도 이 발음을 알아두면 latent image, latent diffusion, latent representation 같은 표현을 훨씬 쉽게 알아들을 수 있습니다.latent space 발음에서 가장 먼저 볼 변화Latent 발음은 ‘레이턴트’에 가깝다영어 latent는 일반적으로 /ˈleɪ.tənt/ 형태로 발음됩니다.첫 음절의 la-가 한국어의 ‘라’보다는.. 2026. 8. 25.
Latent Space Podcast, 생성형 AI 용어가 아니라 AI Engineer 팟캐스트다 latent space podcast를 검색하면 Stable Diffusion이나 VAE의 잠재 공간을 설명하는 오디오 콘텐츠를 기대하기 쉽습니다. 하지만 검색 결과 상단에서 자주 보이는 Latent Space: The AI Engineer Podcast는 latent space라는 개념 자체를 전문적으로 설명하는 팟캐스트가 아닙니다.Latent.Space는 AI Engineer를 주요 독자로 삼는 기술 뉴스레터이자 팟캐스트·커뮤니티입니다. 생성형 AI 모델, agent, GPU infrastructure, multimodality 같은 주제를 다루기 때문에 ComfyUI 사용자가 최신 생성형 AI 흐름을 따라갈 때 참고할 수 있지만, 이름 때문에 Stable Diffusion의 latent 전문 채널로.. 2026. 8. 25.
Latent Space Super-Resolution, 1K 이상 생성에서 LSRNA가 바꾼 것 Diffusion 모델의 출력 해상도를 단순히 크게 설정한다고 고해상도 이미지가 안정적으로 나오는 것은 아닙니다. 학습 때 보지 못한 높은 해상도로 바로 생성하면 구조가 무너지거나 같은 물체가 반복되는 문제가 나타날 수 있습니다.CVPR 2025에 발표된 Latent Space Super-Resolution for Higher-Resolution Image Generation with Diffusion Models는 이 문제를 latent 단계에서 다룹니다. 논문이 제안한 LSRNA의 핵심은 저해상도 이미지를 마지막에 크게 만드는 일반적인 업스케일링이 아니라, 고해상도 diffusion을 안내할 reference latent 자체를 더 적절하게 만드는 것입니다.latent space super-resol.. 2026. 8. 25.
Latent Space 뜻, 잠재 공간은 이미지를 저장한 장소가 아니다 Latent space를 한국어로 옮기면 보통 ‘잠재 공간’입니다. 문제는 이 표현만 보면 이미지가 어딘가 보이지 않는 공간에 저장되어 있다가 프롬프트에 맞춰 꺼내지는 것처럼 이해하기 쉽다는 점입니다.생성형 AI에서 말하는 latent space는 그런 저장소가 아닙니다. 이미지 같은 복잡한 데이터를 모델이 다루기 쉬운 수치적 표현으로 바꿨을 때, 그 표현들이 존재하는 공간을 뜻합니다. 이번 글에서는 ComfyUI 노드 사용법이 아니라 latent space라는 말 자체가 무엇을 의미하는지에만 집중합니다.latent space 뜻에서 가장 먼저 볼 변화Latent Space 뜻은 ‘학습된 특징의 공간’에 가깝다latent는 겉으로 직접 드러나지 않은 상태를 의미하고, space는 여러 수치 표현이 위치할.. 2026. 8. 25.
Latent Space란? ComfyUI에서 이미지가 바로 픽셀로 생성되지 않는 이유 ComfyUI 워크플로우를 처음 보면 한 가지 이상한 점이 있습니다. KSampler에서 이미 생성이 끝난 것처럼 보이는데도 바로 Save Image로 연결할 수 없고, 중간에 VAE Decode가 반드시 들어갑니다.이유는 Stable Diffusion 계열의 생성 모델이 우리가 보는 RGB 픽셀 위에서 직접 이미지를 만드는 것이 아니라, 압축된 표현 공간인 latent space에서 대부분의 생성 작업을 수행하기 때문입니다. 이 글에서는 이 latent space가 ComfyUI 안에서 실제로 어디에 존재하고 어떤 역할을 하는지만 정리합니다.latent space에서 가장 먼저 볼 변화Latent Space는 이미지의 압축된 표현 공간이다이미지는 보통 가로×세로×RGB 채널이라는 거대한 픽셀 배열입니다.. 2026. 8. 25.

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