생성형 AI Generative AI 사용 후기

Generative AI는 기존 데이터를 기반으로 이미지, 비디오, 오디오와 같은 새로운 데이터를 생성하는 인공 지능의 한 형태입니다. AI 모델은 대규모 데이터 세트에서 학습된 후 새로운 콘텐츠를 생성하는 데 사용됩니다.

비디오 제작 분야에서 생성적 AI의 한 예는 사실적인 비디오 및 이미지를 생성하는 데 사용되는 GAN(Generative Adversarial Networks)입니다. GAN은 두 개의 신경망이 서로 경쟁하도록 하여 작동하며, 하나는 새로운 콘텐츠를 생성하고 다른 하나는 현실성을 평가합니다.

제너레이티브 AI를 사용하여 비디오를 만들려면 일반적으로 미리 훈련된 모델을 선택하거나 대규모 비디오 데이터 세트에서 자신의 모델을 훈련하는 것으로 시작합니다. 그런 다음 모델을 사용하여 훈련된 데이터를 기반으로 새로운 비디오 콘텐츠를 생성합니다.

다른 비디오 제작 프로그램과 비교할 때 생성 AI에는 몇 가지 고유한 장점과 단점이 있습니다.

이점:

자동화된 콘텐츠 생성: Generative AI는 새로운 비디오 콘텐츠 생성 프로세스를 자동화하여 창의적인 편집 작업에 사용할 시간을 확보할 수 있습니다.

대규모 사용자 지정: AI 모델은 비디오 콘텐츠의 대규모 데이터 세트에서 훈련될 수 있으므로 대규모 사용자 지정 및 개인화가 가능합니다.

현실적인 출력: Generative AI는 고품질의 사실적인 비디오 콘텐츠를 생성할 수 있으므로 엔터테인먼트, 광고 및 게임과 같은 산업에서 사용하기에 적합합니다.

단점:

제어 부족: 제너레이티브 AI는 때때로 제어하기 어려운 예기치 않은 결과를 생성할 수 있습니다.

제한된 창의성: AI 모델은 훈련된 데이터에 의해 제한되며, 이는 결과가 때때로 창의성과 독창성이 부족할 수 있음을 의미합니다.

높은 비용: 대규모 AI 모델을 교육하고 새로운 비디오 콘텐츠를 생성하는 데 비용이 많이 들 수 있으므로 소규모 기업과 개인이 채택하기 어려울 수 있습니다.

전반적으로 제너레이티브 AI는 새로운 콘텐츠 생성 프로세스를 자동화하고 대규모 맞춤화를 제공함으로써 비디오 제작 산업을 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 그러나 이 기술을 완전히 수용하기 전에 이 기술과 관련된 제한 사항 및 비용을 고려하는 것이 중요합니다.