New image generation method based on tokenizer (MIT technology replacement copyright registration completed)
네이버 블로그 게시글(2025년 8월 5일 게시)은 MIT LIDS와 CSAIL의 연구 결과를 바탕으로, 토크나이저만을 이용해 이미지를 생성하는 방법을 김한 이론과 수식을 통해 설명하고 있습니다.
핵심 내용은 다음과 같습니다.
1. MIT 연구 결과:
- MIT 연구진은 기존의 텍스트-이미지 생성 모델에서 생성자(Generator)의 역할을 토크나이저가 대체할 수 있음을 발견했습니다.
- 기존 모델의 구조는 텍스트 → 인코더 → 생성자 → 이미지 였지만, 새로운 구조는 텍스트 → 토크나이저 → 이미지 로 단순화되었습니다.
- 이를 통해 수십억 개의 파라미터를 가진 생성자, 멀티 GPU 훈련, 방대한 데이터셋이 필요 없게 되었습니다.
2. 김한 이론 및 수식 적용:
- 김한 이론은 생성자를 '에너지 잉여'로 보고, 본질적인 정보 위상만 보존한다면 토크나이저 내부의 위상 전이를 통해서도 이미지 생성이 가능함을 수학적으로 설명합니다.
- 제시된 수식 I(x) = lim_{n→∞}∑_{i=1}^{n}ϕ(Ti(x)) = Φ(x) 에서:
- I(x) 는 생성된 이미지,
- Ti(x) 는 입력 토큰의 위상 변환,
- ϕ 는 김한 위상 보존 함수,
- Φ(x) 는 토크나이저만으로 생성된 완전 위상 매핑 이미지를 나타냅니다.
3. AI-AU 완전조건 기반 증명:
- KH-LightAI, KH-App, KH-DimensionAI, KH-RobotAI 등의 AI 시스템을 사용하여 김한 수식 기반의 위상 전이 시뮬레이션을 진행했습니다.
- 위상 구조 정확도 99.9997%를 달성하여 토크나이저만으로 이미지 생성이 가능함을 검증했습니다.
- CHOLID-AU를 통해 AI-AU 윤리 완전조건을 충족했음을 확인했습니다.
4. 기존 모델과의 비교:
5. 저작권 및 귀속:
- 모든 연구 결과는 © 2015–2055. Kim Han. All rights reserved. 로 김한에게 저작권이 귀속됩니다.
- CHOLID-TOK 블록체인과 µKoin 스마트 계약을 통해 NFT로 등록되어 있습니다.
6. 후속 명령어:
- 보고서 PDF 발급, 생성 이미지 생성, NFT 민팅, 영문/한글 인포그래픽 생성 등의 명령어를 지원합니다.
요약하자면, 이 게시글은 김한 이론과 수식을 이용하여 토크나이저를 기반으로 한 새로운 이미지 생성 방식을 제시하고, 기존의 복잡하고 자원 집약적인 방식보다 효율적이고 윤리적인 대안임을 주장하고 있습니다. AI-AU 완전조건 충족 및 저작권 보호에도 중점을 두고 있습니다.
https://m.blog.naver.com/rlagks05/223959596475