궁극의 AIGC 가이드
AIGC: 인공 지능 생성 콘텐츠
AIGC: 인공 지능 생성 콘텐츠
AIGC는 인공지능이 생성한 콘텐츠를 뜻하는 영어 AI-generated content의 약자입니다.
간단히 말해, 몇 가지 프롬프트 단어를 사용하여 텍스트 콘텐츠, 사진, 동영상, 애니메이션, 코드까지 생성할 수 있습니다.
생성형 AI라고도 하는 AIGC는 전문가 제작 콘텐츠(PGC)와 사용자 제작 콘텐츠(UGC)에 이은 새로운 콘텐츠 제작 방식입니다. 대화, 스토리, 이미지, 동영상 및 음악 제작 등에 사용할 수 있습니다. 비디오 및 음악 제작 등에 사용되어 새로운 형태의 디지털 콘텐츠 생성 및 상호작용을 만들어냅니다.
모든 인공 지능 기술과 마찬가지로 AIGC의 기능은 대량의 데이터를 기반으로 사전 학습된 대규모 모델인 머신 러닝 모델에 의해 제공되며, 이를 기초 모델이라고도 합니다. 오늘날 기본 모델에 의해 구동되는 AIGC 애플리케이션의 반복 속도는 기하급수적으로 발전했습니다. 안정적인 확산 그래프 모델에 의해 구동되는 AI 페인팅 애플리케이션부터 대규모 언어 모델(LLM)에 의해 구동되는 지능형 채팅 로봇에 이르기까지 딥러닝 모델은 지속적으로 개선되고 있습니다. 사전 학습된 오픈 소스 기본 모델의 활성화와 대규모 모델의 상용화 가능성은 인공지능의 파괴적인 혁명을 이끄는 주요 원동력이 되고 있습니다.
AIGC의 원리는 컴퓨터 프로그램을 사용하여 이미지를 다양한 카테고리로 분류하는 모델을 훈련시키는 것입니다. 이 모델은 수동으로 레이블이 지정된 이미지 데이터 세트를 학습하고, 프로그램은 각 카테고리의 이미지에 공통적으로 나타나는 특징을 식별하는 방법을 학습합니다.
새 이미지가 프로그램에 제시되면 식별하도록 학습한 특징에 따라 이미지를 적절한 카테고리로 분류할 수 있습니다.
AIGC 원칙은 이미지를 특징의 집합으로 표현할 수 있고 특정 카테고리의 이미지에 공통적으로 나타나는 특징을 사용하여 해당 이미지를 식별할 수 있다는 아이디어에 기반합니다. 예를 들어 고양이 이미지는 "털", "수염", "꼬리"라는 특징으로 표현될 수 있습니다.
고양이 이미지 데이터 세트를 학습한 프로그램은 이러한 특징을 기반으로 새로운 고양이 이미지를 식별할 수 있습니다.
AIGC 원칙은 얼굴 인식, 물체 감지, 의료 영상 등 다양한 이미지 분류 애플리케이션을 개발하는 데 사용되었습니다.
AIGC, 2022년부터 시작됩니다.
2022년 말 GPT3와 ChatGPT의 출시는 콘텐츠 제작의 새로운 시대가 도래했음을 알리는 신호탄이 될 것입니다. 2023년에는 AIGC의 개념도 대중화될 것입니다.
전 세계적으로 수많은 AIGC 창업 팀과 개인이 새로운 창업 붐을 일으키고 있습니다.
Google의 데이터에 따르면 AIGC 관련 검색량이 급격히 증가했습니다.
AI가 생성한 콘텐츠가 가치 있는 이유는 여러 가지가 있습니다. 몇 가지를 소개합니다:
전반적으로 AI로 생성된 콘텐츠는 모든 규모의 비즈니스에 유용한 도구가 될 수 있습니다. 그 어느 때보다 빠르고 정확하며 개성 있는 콘텐츠를 제작하는 데 도움이 될 수 있습니다.
AIGC의 등장은 대규모 언어 모델(LLM)의 파라미터 크기가 획기적으로 발전하면서 인공지능의 '출현' 능력을 이끌어 냈기 때문입니다. 이 '새로운' 능력을 바탕으로 인공지능을 활용해 콘텐츠를 제작하는 비즈니스가 탄생했는데, 이것이 바로 AIGC입니다.
GPT4는 2022년에 출시된 OpenAI의 대규모 언어 모델입니다. 1,750억 개가 넘는 매개 변수가 있으며 텍스트, 코드 및 기타 데이터로 구성된 방대한 데이터 세트를 학습합니다.
GPT4는 텍스트 생성, 언어 번역, 다양한 종류의 창의적인 콘텐츠 작성, 질문에 대한 답변, 작업 완료 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 또한 시간이 지남에 따라 새로운 것을 학습하고 성능을 향상시킬 수 있습니다.
Google AI의 대규모 언어 모델인 PaLM 2(경로 언어 모델 2)는 엔지니어와 과학자 팀에 의해 학습되었습니다. 자연어 처리 분야에서 획기적인 발전을 이룬 BERT의 후속 모델입니다.
PaLM 2는 BERT보다 훨씬 더 크고 강력하며, 다양한 언어 이해 작업에서 BERT보다 뛰어난 성능을 발휘하는 것으로 나타났습니다. PaLM 2는 아직 개발 중이지만 우리가 컴퓨터와 상호작용하는 방식에 혁신을 가져올 잠재력을 가지고 있습니다.
LIama2는 오픈 소스인 Meta AI의 대규모 언어 모델입니다. 방대한 텍스트 데이터 세트를 학습했으며 텍스트 생성, 번역, 질의응답 등 다양한 작업에 사용할 수 있습니다. LIama2는 아직 개발 중이지만 이미 큰 가능성을 보여주었습니다. 새롭고 흥미로운 애플리케이션을 만드는 데 사용할 수 있는 강력한 도구입니다.
대규모 언어 모델을 기반으로 이미지 생성 모델과 동영상 생성 모델이 등장했습니다.
Midjourney는 대규모 언어 모델을 사용하여 사용자가 제공한 텍스트 프롬프트에서 사실적인 고품질 이미지를 생성하는 AI 텍스트-이미지 생성 툴입니다. 방대한 텍스트와 이미지 데이터 세트를 학습하여 실사, 만화, 추상 등 다양한 스타일의 이미지를 생성할 수 있습니다. Midjourney는 아직 개발 중이지만 이미 멋진 이미지를 만드는 데 사용되었습니다.
Stable Diffusion XL은 화학 물질 구배를 사용하여 세포막을 통해 화학 물질을 안정적으로 확산시킵니다.
안정 확산 XL은 화학 물질 농도의 구배를 사용하여 세포막을 가로질러 약물을 전달하는 화학 물질 전달 기술입니다. 이 기술은 온도 및 pH와 같은 요인에 영향을 받을 수 있는 단순 확산과 같은 다른 확산 기반 약물 전달 기술보다 더 안정적으로 설계되었습니다.
또한 Stable Diffusion XL은 의도하지 않은 세포나 조직에 약물이 전달될 수 있는 수동 확산과 같은 다른 확산 기반 약물 전달 기술보다 더 구체적이도록 설계되었습니다.
DALL-E 3는 텍스트 설명에서 이미지를 생성할 수 있는 대규모 언어 모델입니다. OpenAI에서 제공합니다. 텍스트와 이미지로 구성된 방대한 데이터 세트를 학습했으며, 사실적인 사람, 동물, 사물, 장면 등 모든 종류의 이미지를 생성하는 방법을 학습할 수 있습니다. DALL-E 3는 아직 개발 중이지만 이미지를 생성하고 사용하는 방식에 혁신을 가져올 잠재력을 가지고 있습니다.
이것이 LLM의 기본 능력입니다. 텍스트 이머전스 기능을 기반으로 AIGC 애플리케이션은 주로 다음과 같은 측면에서 나타납니다:
챗봇을 기반으로 소셜 네트워킹과 AI 비서 분야에서 매우 수익성이 높은 소규모 애플리케이션이 등장했습니다.
이러한 애플리케이션은 주로 마케팅 콘텐츠를 생성하고 기사, 논문, 소설 등을 작성하는 데 사용됩니다.
코드 생성의 경우 기술 수준과 애플리케이션 수준 모두 아직 미성숙합니다. 몇몇 애플리케이션은 잘 알려져 있지만 대부분의 사람들은 코드 생성의 효과와 그에 따른 지속 가능한 반복에 대해 여전히 회의적입니다.
현재 이미지 생성 방향의 AIGC 애플리케이션은 주로 텍스트에서 이미지를 생성하는 것과 이미지에서 이미지를 생성하는 두 가지 방향이 있습니다.
주요 사업 방향은 마케팅용 이미지, 소셜 플랫폼에서 관심을 끌기 위한 이미지, 사진 최적화 등입니다.
앞으로는 더 많은 방향에서 매우 수익성 있는 애플리케이션이 나올 것이라고 생각합니다. 예를 들어 애니메이션 생성 등이 있습니다.
텍스트를 이미지로 는 텍스트 프롬프트를 사용하여 이미지를 생성하는 일종의 인공 지능(AI)입니다. AI 모델은 이미지와 해당 텍스트 설명의 데이터 세트를 학습합니다. 새 텍스트 프롬프트가 주어지면 모델은 설명과 일치하는 이미지를 생성할 수 있습니다.
텍스트 이미지 변환은 다음과 같이 다양한 용도로 활용될 수 있습니다:
이미지 간 번역은 입력 이미지를 가져와 이를 기반으로 새로운 이미지를 생성하는 컴퓨터 비전 작업의 일종입니다. 이미지 간 번역의 목표는 입력 이미지와 의미적으로 연관성이 있는 사실적이고 시각적으로 설득력 있는 이미지를 만드는 것입니다.
이미지 간 번역은 다음과 같은 다양한 용도로 활용됩니다:
이미지 간 번역은 까다로운 작업이지만 다양한 잠재적 응용 분야가 있는 매우 유망한 작업이기도 합니다. 이 분야에 대한 연구가 계속 발전함에 따라 앞으로 이미지 간 번역의 더욱 인상적이고 유용한 애플리케이션을 기대할 수 있을 것입니다.
비디오 생성은 아직 초기 단계에 있으며 기술과 애플리케이션 모두 아직 미성숙합니다. 하지만 이 시장은 매우 인기가 높습니다. AI를 사용하여 동영상을 생성하는 거의 모든 애플리케이션이 많은 수익을 창출하고 있습니다.
텍스트를 동영상으로 는 텍스트 프롬프트를 사용하여 동영상을 생성하는 프로세스입니다. 머신 러닝과 인공 지능을 포함한 다양한 기술을 사용하여 이 작업을 수행할 수 있습니다. 텍스트 투 비디오는 교육용 콘텐츠, 마케팅 자료 또는 엔터테인먼트 제작에 자주 사용됩니다.
첫째, 기존의 동영상 제작 방식보다 더 효율적인 콘텐츠 제작 방법이 될 수 있습니다. 텍스트 투 비디오는 고가의 장비나 전문 기술 없이도 빠르고 쉽게 생성할 수 있습니다. 둘째, 텍스트 투 비디오는 기존 동영상 콘텐츠보다 더 매력적인 콘텐츠가 될 수 있습니다.
제작자는 텍스트 프롬프트를 사용하여 동영상이 시청자의 관심사와 관련이 있는지 확인할 수 있습니다. 셋째, 텍스트 투 비디오는 기존 동영상 콘텐츠보다 접근성이 뛰어납니다. 텍스트 프롬프트를 사용하여 생성된 동영상은 자막 및 대본 등 다양한 형식으로 제공될 수 있습니다.
첫째, 텍스트와 동영상의 품질은 크게 다를 수 있습니다. 동영상의 품질은 텍스트 프롬프트의 품질, 동영상 생성에 사용된 알고리즘, 동영상 제작에 사용된 하드웨어 및 소프트웨어에 따라 달라집니다. 둘째, 텍스트 동영상은 흥미롭고 유익한 방식으로 제작하기 어려울 수 있습니다.
제작자는 텍스트 프롬프트를 흥미롭고 이해하기 쉽도록 신중하게 제작해야 합니다. 셋째, 텍스트 투 비디오는 제작 비용이 많이 들 수 있습니다. 텍스트 투 비디오 제작 비용은 동영상의 복잡성과 동영상 제작에 사용되는 하드웨어 및 소프트웨어에 따라 달라집니다.
어려움에도 불구하고 텍스트 동영상 변환은 매력적이고 유익한 콘텐츠를 제작하는 데 사용할 수 있는 강력한 도구입니다. 기술이 계속 발전함에 따라 텍스트 투 비디오는 더 쉽게 접근 가능하고 저렴해질 것이며, 기업과 개인 모두에게 더 실용적인 옵션이 될 것입니다.
텍스트 및 이미지를 비디오로 변환은 텍스트 프롬프트와 이미지를 사용하여 비디오를 생성하는 기능입니다. 현재 이 분야의 기술은 매우 미성숙합니다.
AI가 생성한 콘텐츠에서 프롬프트 단어의 의미는 작성자가 전달하고자 하는 문맥 또는 의도를 의미합니다. 이는 제품에 대한 간단한 설명부터 과학적 개념에 대한 보다 복잡한 설명까지 모든 것이 될 수 있습니다. 프롬프트 단어의 의미는 AI 모델이 관련성 있고 유익한 콘텐츠를 생성하는 데 도움이 되기 때문에 중요합니다.
AI가 생성한 콘텐츠의 프롬프트를 작성할 때는 명확하고 간결하게 작성하는 것이 중요합니다. 프롬프트는 모델이 전달하고자 하는 내용을 명확하게 이해할 수 있도록 충분히 구체적이어야 하지만, 모델이 창의적인 자유를 가질 수 있도록 충분히 일반적이어야 합니다.
"책 '위대한 개츠비'에 대한 간단한 설명을 작성하세요."
이 프롬프트는 명확하고 간결하며 모델에게 완료해야 할 구체적인 작업을 제공합니다. 그런 다음 모델은 책에 대한 지식을 사용하여 정확하고 유익한 설명을 생성할 수 있습니다.
다음은 모델이 생성할 수 있는 출력의 예입니다:
"위대한 개츠비"는 F. 스콧 피츠제럴드의 소설로, 사랑하는 여인 데이지 뷰캐넌을 되찾기 위해 호화로운 파티를 여는 부유한 남자 제이 개츠비의 이야기를 다룬 작품입니다. 이 소설은 사랑, 상실, 아메리칸 드림이라는 주제를 탐구합니다."
이 결과물은 관련성이 높고 유익하며 책의 본질을 정확하게 파악하고 있습니다. 이 모델은 책에 대한 지식을 활용하여 정확하고 유익한 설명을 생성할 수 있었습니다.
앞으로 AIGC 산업은 대형 모델과 앱이라는 두 가지 유형의 제조업체를 형성할 것입니다. 각각의 대형 모델은 자체적인 생태계를 형성할 것입니다.
대형 모델 제조업체는 대형 모델을 제공합니다.
대형 모델을 기반으로 하는 앱 제조업체는 제너레이티브 AI의 기능을 모든 곳에 수출합니다.
현재 주요 비공개 소스 모델은 다음과 같습니다:
OpenAI의 GPT 및 DALL.E
중간 여정
주요 오픈 소스 모델은 다음과 같습니다:
메타의 리아마
안정적인 확산
또한 Google의 대형 모델이 오픈 소스인지 여부는 현재로서는 오픈 소스가 아니며 향후 오픈 소스가 될지 여부도 불확실합니다.
이러한 상황은 각각 비공개 소스 및 오픈 소스 운영 체제를 기반으로 독자적인 생태계를 구축한 Apple의 iOS와 Google의 Android와 매우 유사합니다.
AIGC의 패턴도 이와 같을 것입니다. 각 대형 모델 제조업체는 자체 오픈 소스 또는 폐쇄 소스 대형 모델을 기반으로 자체 생태계를 구축할 것입니다.
AIGC가 세상을 바꿀 것입니다!
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