본 논문은 확산 기반 생성 모델을 이용하여 인도 예술가 Jamini Roy의 화풍을 모방한 인공지능 생성 이미지를 생성하고, 이를 실제 작품과 비교 분석하여 생성 모델의 성능과 한계를 탐구하는 연구입니다. Stable Diffusion 3을 미세 조정하고 ControlNet과 IPAdapter 기술을 활용하여 현실적인 이미지를 생성하고, 생성된 이미지와 실제 작품으로 구성된 새로운 데이터셋을 구축했습니다. 푸리에 변환 및 자기 상관 함수 등 정량적 및 정성적 분석 방법을 통해 생성 이미지와 실제 작품의 미묘한 차이를 분석하였습니다. 기존의 딥페이크 탐지 기술의 한계를 지적하며, 특히 고품질이고 문화적 맥락에 맞춰 제작된 딥페이크의 탐지 어려움에 주목합니다. 본 연구는 생성 모델의 복잡성을 보여주는 동시에, 합성 예술 작품의 효과적인 탐지를 위한 미래 연구의 기반을 마련합니다.
