생성 AI(Generative AI)란?

1. 생성 AI(Generative AI)란?

생성 AI는 컴퓨터가 스스로 학습한 내용을 바탕으로 새로운 데이터(이미지, 텍스트, 영상 등)를 생성해내는 기술입니다. 주어진 데이터를 학습해 특징을 파악하고, 이를 기반으로 전에 없던 데이터를 만들어냅니다.

예를 들어, 다음과 같은 일들이 가능합니다:

• 텍스트를 입력하면 이미지를 만드는 것(Text-to-Image)
• 이미지를 입력하면 다른 이미지나 동영상을 만들어 내는 것(Image-to-Video)
• 텍스트 설명만으로 동영상을 만들어 내는 것(Text-to-Video)

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2. AI가 영상을 어떻게 만들 수 있을까?

AI가 영상 제작에 쓰일 때는 보통 다음의 원리 중 하나를 이용합니다:

(1) GAN (Generative Adversarial Networks, 생성적 적대 신경망)

• 두 개의 AI 네트워크가 서로 경쟁하며 품질을 높이는 방식입니다.
• 생성자(generator)가 가짜 데이터를 만들고, 판별자(discriminator)가 실제 데이터와 비교해서 가짜인지 진짜인지 구분합니다. 이 과정을 반복하며 진짜처럼 자연스러운 영상이 만들어집니다.
• 예시: 과거 AI 영상 생성 기술에서 많이 사용되었습니다.

(2) Diffusion Model (확산 모델)

• 최근 가장 각광받는 모델입니다.
• 노이즈(잡음)에서 시작하여 점점 데이터를 복원시키는 방식입니다.
• 예시: Stable Diffusion, Stable Video Diffusion, Runway Gen-2/Gen-3 등이 대표적입니다.

(3) Transformer 기반 모델

• 텍스트 생성 분야에서 많이 사용됐던 기술이 이제 영상으로도 확대되고 있습니다.
• 입력된 정보를 토대로 프레임을 순서대로 예측하여 영상을 만듭니다.
• 예시: Phenaki, VideoGPT 등

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3. AI 영상 생성 프로세스 이해하기 (예: Text-to-Video 과정)

일반적으로 텍스트를 입력해 AI가 영상을 만드는 과정은 다음과 같습니다.

① 사용자가 원하는 영상의 내용을 문장으로 입력합니다.

• 예: "해가 지는 바다를 배경으로 갈매기가 날고 있다."

② AI는 입력된 텍스트의 의미를 분석하고 이를 기반으로 이미지를 생성합니다.

③ 생성된 이미지(프레임)들을 시간순으로 배열하여 자연스럽게 움직이는 영상을 만듭니다.

④ 영상의 부자연스러운 부분을 추가적인 AI 모델이나 편집 과정을 통해 보완합니다.

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4. 현재 AI 영상 생성의 한계와 가능성

AI 영상 생성 기술은 빠르게 발전하고 있지만, 다음과 같은 한계점이 존재합니다.

• 아직까지 긴 영상을 자연스럽게 만들기는 어렵고, 주로 몇 초에서 수십 초 정도의 짧은 영상 생성에 강점을 보입니다.
• 세부적인 제어(카메라 각도, 인물의 정밀한 표정 등)는 아직 어렵습니다.

그러나 발전 속도가 빨라 다음과 같은 다양한 분야에서 활용 가능성이 큽니다.

• SNS용 짧은 영상 콘텐츠 제작
• 개인 창작자의 영상 제작 지원
• 광고 및 마케팅 분야에서 맞춤형 콘텐츠 제작
• 게임 및 가상현실(VR) 환경에서 빠른 콘텐츠 제작