MONET: 이미지 생성 AI 연구의 문턱을 낮추다 — 104.9M 오픈 데이터셋 공개
핵심 요약 Jasper AI, 29억 장 이미지에서 정제한 1억 499만 장 규모의 오픈 텍스트-이미지 데이터셋 MONET 공개 (Apache 2.0) 6단계 필터링 파이프라인 — 미적 품질·안전·중복제거·도메인 필터링까지 체계적 정제 이미지당 최대 5개 캡션 (원본 웹 캡션 + 4종 VLM 생성 캡션)으로 텍스트-이미지 정렬 극대화 합성 이미지 13% 혼합이 최적 성능 구간 확인 — 100% 합성 시 품질 급락 (FID 15.0 vs ~7–8) 4.1B 파라미터 모델이 GenEval 0.74 달성, DALL-E 3·FLUX.1 Dev(12B) 초과 왜 MONET이 필요했나 DALL-E, Stable Diffusion, Midjourney 같은 이미지 생성 모델은 텍스트만 입력하면 거의 모든 장면을 만들어낸다. 그런데 이 모델들을 훈련하려면 고품질 이미지와 상세한 설명이 짝을 이룬 대규모 데이터가 필수다. ...