생성형 AI의 종류와 특징

 

 

인공지능(AI)은 챗GPT이후로 엄청난 발전이 빛의 속도로 이루어지고 있습니다. 그중에서도 특히 주목받는 분야 중 하나가 바로 생성형 AI입니다.

생성형 AI는 기존에 존재하는 데이터를 바탕으로 새로운 데이터를 생성하는 기술입니다. 생성형 AI는 크게 텍스트 기반, 이미지 기반, 영상 기반, 음성 기반 등으로 나눌 수 있습니다. 각각의 종류에 따라 특징과 활용 분야가 다릅니다.

지난 글은 생성형AI에 대해 알아보았습니다. 오늘은 생성형 AI의 종류와 그 특징을 알아보겠습니다. 

 

 

 

 

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1. 생성형 AI의 종류 - 텍스트 to 텍스트 

텍스트 기반 생성형AI라는 것은 텍스트 데이터를 학습하여 새로운 택스트로 만들어주는 것입니다. 텍스트 기반 생성형 AI는 고객 서비스, 교육, 창작 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.

 

①  고객 서비스: 챗봇을 사용하여 고객 상담을 자동화하고, 맞춤형 응답을 제공할 수 있습니다.

만약 고객이 특정상황에 대한 질문을 하면 다양한 상황에 학습된 챗봇은 사람이 대화하는 것처럼 응답할 수 있게 되는 것입니다. 

 

② 번역: 기존에 번역된 문서를 학습하여, 새로운 문서를 정확하게 번역할 수 있습니다.

 

③ 작문: 기존에 작성된 글을 학습하여, 새로운 글을 창의적으로 작성할 수 있습니다.

 

④ 교육: 맞춤화된 학습 콘텐츠를 제공하거나, 학생의 학습 수준을 평가하는 데 활용할 수 있습니다. 예를 들어, AI를 사용하여 학생의 학습 수준을 분석하고, 그에 맞는 학습 콘텐츠를 제공할 수 있습니다.

 

⑤ 창작: 새로운 스토리, 시, 코드 등을 생성할 수 있습니다. 예를 들어, AI를 사용하여 새로운 소설을 창작하거나, 코드 자동 생성 도구를 개발할 수 있습니다

 

 

 

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2. 이미지 생성AI

텍스트를 입력하면 이미지를 만들어주는 생성형 AI를 말합니다. 이미지 생성형 AI는 이미지 데이터를 학습한 모델입니다. 텍스트로 원하는 이미지를 생성해 달라고 요청하면 새로운 이미지를 생성하는 기술입니다.

 

구체적으로는 

① 이미지 생성: 기존에 존재하는 이미지를 학습하여, 새로운 이미지를 생성할 수 있습니다.

② 이미지 생성 스타일 변환: 기존 이미지의 스타일을 유지하면서, 다른 이미지의 내용을 적용할 수 있습니다.

③ 스타일 변환 합성: 기존 이미지의 일부를 조합하여, 새로운 이미지를 생성할 수 있습니다.

 

<<합성 이미지 기반 생성형 AI의 구체적인 예시>>

예술, 디자인, 마케팅 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.

 

예술분야에서는 새로운 예술 작품을 창작하거나, 기존 작품을 디지털화하는 데 활용할 수 있습니다. AI를 사용하여 새로운 그림이나 사진을 생성하거나, 고전 회화를 디지털화하여 현대적인 감각으로 재해석할 수 있습니다. 

얼마 전 미드저니라는 플랫폼을 사용한 생성이미지가 미술대회 1위를 차지한 사실도 있습니다. 논란의 여지는 있지만 예술활동의 세계에서도 생성형 AI를 활용할 수 있습니다.

 

또한, 디자인 분야에서는 AI를 사용하여 로고디자인을 할 수도 있고, 새로운 자동차 디자인을 개발하거나, 기존 옷의 디자인을 개선할 수 있습니다. 

 

마케팅 분야에서는 AI를 사용하여 맞춤형 광고를 제작할 수 있습니다. 맞춤형 광고를 제작하거나, 제품 홍보에 활용하면 온라인 마케팅상에서 필요한 이미지들을 ai그림, ai사진 생성을 통해 개발할 수 있습니다. 

 

 

 

 

 

 

 

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3. 영상 생성 AI 

텍스트를 입력하면 영상으로 만들어주는 AI입니다. 영상 기반 생성형 AI 영상 기반 생성형 AI는 영상 데이터를 바탕으로 새로운 영상을 생성하는 기술입니다.

 

① 영상 생성: 기존에 존재하는 영상을 학습하여, 새로운 영상을 생성할 수 있습니다.

 

② 영상 생성 스타일 변환: 기존 영상의 스타일을 유지하면서, 다른 영상의 내용을 적용할 수 있습니다.

 

③ 스타일 변환 합성: 기존 영상의 일부를 조합하여, 새로운 영상을 생성할 수 있습니다.

 

 

<<구체적 사례>>

영상을 생성해 주는 AI를 이용하면  실제로 촬영하기 어려운 영화의 장면들을 만들어 볼 수 있고 게임에서는 새로운 게임콘텐츠나 캐릭터를 개발하는데 이용할 수도 있습니다. 또한 기존에 그래픽을 개선하는 데에도 이용할 수 있습니다. 

 

또한 마케팅에는 광고제작으로 활용할 수 있습니다.

맞춤형 광고를 제작하거나, 제품 홍보에 활용할 수 있습니다. 필요한 영상을 직접 만들지 않고 AI를 통해서 제작한다는 것은 굉장한 비용절감이 되고 있습니다. 아직 기술이 부족한 부분이 있지만 더 개발된다면 엄청난 매리트가 있는 분야라고 할 수 있습니다. 

 

 

 

 

 

 

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3. 음성 생성 AI  

텍스트나 음성을 입력하면 음성으로 만들어주는 AI입니다. 음성 기반 생성형 AI 음성 기반 생성형 AI는 음성 데이터를 바탕으로 새로운 음성을 생성하는 기술입니다.

 

① 음성 합성: 기존에 존재하는 음성을 학습하여, 새로운 음성을 생성할 수 있습니다.

② 음성 합성 번역: 기존에 번역된 음성 콘텐츠를 학습하여, 새로운 음성 콘텐츠를 정확하게 번역할 수 있습니다.

 

<<구체적인 예>>

작곡: 기존에 작곡된 음악을 학습하여, 새로운 음악을 작곡할 수 있습니다.

 

교육: 영어교육에 굉장히 활용되고 있습니다. 텍스트나 음성을 입력하면 거기에 맞춰서 음성으로 대답해 주는 챗봇이 활발히 사용되고 있습니다. 

 

엔터테인먼트: 새로운 음악이나 오디오 콘텐츠를 생성하거나, 기존 콘텐츠를 편집하는 데 활용할 수 있습니다. 예를 들어, AI를 사용하여 새로운 노래를 작곡하거나, 기존 영화의 대사를 바꿀 수 있습니다.

 

의료: 의료 영상을 분석하거나, 질병을 진단하는 데 활용할 수 있습니다. 예를 들어, AI를 사용하여 암세포를 진단하거나, 환자의 심장 박동을 분석할 수 있습니다.

 

온라인 콘텐츠: 유튜브와 같은 콘텐츠 생성에 많은 활용을 하고 있습니다. 

 

 

 

 

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오늘은 생성형 AI에 대해서 알아보았습니다.
실제로 우리가 인공지능이라고 불리는 것들은 대부분 생성형 AI입니다. 
챗GPT이전에는 생성형 AI의 모습들이 그리 대중적으로 접할 수 있지 않았지만 
챗GPT이후로는 일반 사람들도 접할 수 있는 사이트들이 굉장히 많아지고 있습니다.

곧 이런 생성형 AI가 적용되지 않는 분야가 없을 정도로 대중화될 것입니다. 
우리가 쓰면서도 AI인지 모르고 사용하는 것들도 많습니다. 

하지만 우리는 이런 생성형 AI들을 어떻게 다루면 더 최적화하여 이용할 수 있는지에 관심을 계속적으로 가져야 할 것입니다. 생성형 AI를 잘 다루는 사람과 그렇지 않은 사람의 격차는 굉장히 벌어질 것이기 때문입니다. 마무리하며