AI 탐구노트

1. 서론디지털 기술이 발전하면서 사람처럼 대화할 수 있는 AI 기술에 대한 관심이 커지고 있습니다. 특히, 얼굴 표정과 머리 움직임을 자연스럽게 구현하는 기술은 화상 회의, 가상 비서, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서 유용하게 쓰일 수 있기 때문에 많은 곳에서 연구를 진행하고 있습니다.  이 논문에서는 INFP라는 새로운 기술을 소개하고 있는데, 이는 사람의 목소리를 듣고 적절한 얼굴 표정과 머리 움직임을 만들어냅니다. 중요한 점은, 이 기술이 사람처럼 대화 상황에 따라 자유롭게 '말하기'와 '듣기' 상태를 전환할 수 있다는 것입니다. 예를 들어 두 사람이 대화를 하는 상황이면 한 사람이 말을 하면 상대는 이를 듣는 동안 표정이나 움직임을 보인다는 거죠. 이는 기존 기술이 특정 역할(화자나 청자)에만 ..

1. 가성비 있는 영상 제작도구의 필요성 이미지나 영상을 만들어 주는 생성형 AI 기술의 발전은 최근 영상 제작의 판도를 바꾸고 있습니다. 이런 생성형 AI 모델들 가운데 가장 최근에 공개되고 있는 영상 생성 모델들 일부는 텍스트 프롬프트 입력 하나로 멋진 영상을 자동으로 제작해주기도 합니다. 하지만 이런 접근에는 한계가 있습니다. 모든 요소를 인공지능이 완벽하게 처리하려면 높은 계산 비용과 많은 처리 시간이 필요하기 때문입니다.  유튜브, 틱톡, 인스타그램의 숏폼 콘텐츠는 전 세계에서 폭발적으로 성장 중입니다. 이런 흐름 속에서 영상 제작은 더 이상 전문가들만의 전유물이 아니게 되었죠. 물론 특별한 도구를 사용하지 않고 스마트폰 앱만 가지고도 훌륭한 성과를 내는 분들이 많이 있긴 합니다. 이 목적으로 ..

1. 서론 디지털 콘텐츠 제작의 발전은 오늘날 영화, 광고, 게임 등 다양한 분야에서 영상의 중요성을 크게 증대시켰습니다. 특히, 카메라 움직임과 같은 요소는 시청자의 몰입도를 높이는 데 중요한 역할을 합니다. 그러나 기존의 영상 제작 방식에서는 사용자가 원하는 카메라 움직임을 자유롭게 구현하기 어려운 한계가 있습니다. 이를 극복하기 위해 생성적 인공지능 기술이 도입되면서 사용자의 요구에 맞춘 영상 편집이 가능해졌습니다. 최근에는 사용자 제공 영상에서 새로운 시각적 효과를 생성하는 연구가 주목받고 있습니다. 하지만, 이 과정에서 기존 영상에 없는 새로운 시점을 생성하는 일은 기술적 도전 과제를 안고 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, Google과 싱가포르국립대학교의 연구팀은 ReCapture라는 ..