노이즈Noise

첫 번째 얼굴, 섞여 든 얼룩

기록하는 일에는 늘 군더더기가 끼어들어요. 어두운 곳에서 찍은 사진에는 색색의 점이 박히고, 카페에서 녹음한 목소리에는 그릇 부딪는 소리가 섞여요. 담으려던 것과 상관없이 들어온 이런 것이 노이즈예요.

노이즈는 종류마다 성격이 달라요. 사진의 점처럼 자리마다 제멋대로 튀는 것도 있고, 세로로 줄이 죽죽 가는 것처럼 규칙을 가진 것도 있어요. 규칙이 있는 쪽은 오히려 지우기 쉬워요. 어디가 군더더기인지 알아보기 쉽거든요.

문제는 원래 무늬와 노이즈가 닮았을 때예요. 모래사장의 오돌토돌함과 사진 알갱이는 겉보기가 비슷해서, 얼룩을 지우려다 모래까지 뭉개 버리기 쉬워요.

두 번째 얼굴, 그림이 떠오르는 출발점

그림을 만드는 AI는 흰 종이가 아니라 얼룩 한 장에서 시작해요. 아무 뜻도 없는 점 무더기를 깔아 놓고, 주문을 참고해 얼룩을 조금 걷어 내요. 걷어 낸 결과를 다시 보고 또 조금 걷어 내요. 이 일을 수십 번 되풀이하면 얼룩이 그림으로 정리돼요.

시작 얼룩이 매번 새로 뽑히기 때문에 같은 주문에도 다른 그림이 나와요. 이 얼룩을 뽑을 때 쓴 번호를 붙들어 두면 같은 그림을 다시 불러올 수 있어요.

한 번에 다 걷어 내지 않고 조금씩 나눠 걷는 데는 이유가 있어요. 뿌연 상태에서는 큰 덩어리와 구도만 정하고, 얼룩이 옅어질수록 잔가지와 결을 정해요. 급하게 걷으면 큰 그림이 잡히기 전에 세부부터 굳어 버려요.

얹었다 걷어 내는 연습

이 재주는 거저 생기지 않아요. 학습할 때 깨끗한 사진을 잔뜩 모아 놓고, 사진마다 노이즈를 얹어요. 아주 조금 얹은 것부터 원래 형체를 알아볼 수 없을 만큼 얹은 것까지 여러 단계를 만들어요.

그다음 얼룩 낀 사진만 보여 주고 얹은 얼룩이 무엇이었는지 맞혀 보라고 시켜요. 정답을 이미 알고 있으니 채점은 쉬워요. 틀린 만큼 고치는 일을 수없이 되풀이하면, 처음 보는 얼룩을 봐도 어디가 군더더기인지 짚어 내게 돼요.

노이즈를 얹는 쪽은 사람이 정한 규칙이라 손쉽고, 걷어 내는 쪽만 배우면 되는 구조예요. 정답을 사람이 일일이 적어 줄 필요가 없다는 점이 이 방법이 널리 쓰이는 이유예요.

일부러 흔들어 주기도 해요

학습에는 노이즈를 다른 뜻으로도 써요. 같은 사진만 반복해 보여 주면 그 사진 자체를 외워 버려요. 그래서 사진을 조금 기울이거나 자잘한 얼룩을 얹어서 매번 조금씩 다르게 보여 줘요. 조금 흔들린 자료로 배우면 처음 보는 사진에도 잘 통하는 눈이 생겨요.

배우는 도중에 값을 살짝 흔드는 방법도 있어요. 흔들림이 있으면 얕은 함정에 빠졌다가도 빠져나오기 쉬워요. 완전히 조용한 환경이 늘 좋은 것은 아닌 셈이에요.