핵심 비유
지우개로 그림 복원하기 비유: 선명한 사진에 모래를 한 줌씩 뿌려 결국 완전한 모래더미로 만드는 과정을 영상으로 찍어뒀다고 상상하세요. 확산 모델은 이 영상을 거꾸로 재생하는 방법을 배운 AI입니다. 처음에는 모래더미(순수 노이즈)만 있지만, AI가 '이 모래더미에서 모래를 한 줌씩 가장 자연스럽게 걷어내면 어떤 그림이 나올까?'를 수백 번 반복해 물으면서, 아무것도 없던 곳에서 완전히 새로운 그림을 만들어냅니다.
핵심 포인트
- 확산 모델은 이미지를 '점점 뿌옇게 만드는 과정'을 거꾸로 배운 AI다 — 완전한 노이즈(모래 폭풍 같은 화면)에서 시작해 수백 번 조금씩 노이즈를 걷어내면 깨끗한 그림이 나온다.
- 학습 단계(순방향): AI는 먼저 수백만 장의 이미지에 노이즈를 단계적으로 추가하면서 '어떤 노이즈를 어떻게 빼야 원본으로 돌아가는지'를 익힌다.
- 생성 단계(역방향): 사용자가 '파란 고양이가 책을 읽는 그림'이라고 입력하면, AI는 순수한 노이즈에서 그 설명에 맞게 노이즈를 조금씩 제거해 새로운 이미지를 만든다.
- DALL-E(OpenAI), Midjourney, Stable Diffusion은 모두 이 확산 모델 원리를 쓰지만 학습 데이터, 잠재 공간 처리 방법, 공개 여부(오픈소스 여부)가 서로 다르다.
- 확산 모델은 존재하는 그림을 복사하지 않는다 — 패턴을 확률적으로 학습한 뒤 완전히 새로운 픽셀 조합을 만들기 때문에 저작권·진위 판별 같은 사회적 쟁점이 생겨난다.
교사 팁
수업 도입(5분) — '노이즈 맞히기 게임'으로 시작하세요. 선명한 고양이 사진을 점점 흐릿하게 만든 5단계 슬라이드를 보여주며 학생들에게 "몇 단계까지 고양이인 걸 알 수 있었나요?"를 물어봅니다. 이 질문이 자연스럽게 '역방향으로 복원할 수 있을까?'라는 핵심 아이디어로 이어집니다. 이후 DALL-E나 Canva AI 이미지 생성 도구로 학생이 직접 프롬프트를 입력해 이미지를 만들어보는 10분 실습을 붙이면, 원리와 체험이 연결됩니다. 마무리에 '이 그림은 진짜인가요?'라는 질문을 던져 딥페이크·저작권 쟁점을 자연스럽게 토론으로 유도할 수 있습니다.