2023년 최고의 제너레이티브 AI 애플리케이션
게시 됨: 2023-03-03생성 AI 애플리케이션은 딥 러닝과 신경망을 사용하여 독창적이고 고유한 새로운 콘텐츠를 생성합니다. 이러한 응용 프로그램은 텍스트 및 이미지에서 음악 및 비디오에 이르는 다양한 콘텐츠 유형을 생성할 수 있습니다.
Generative AI는 대규모 데이터 세트에서 알고리즘을 교육한 다음 이러한 데이터 세트를 사용하여 특정 기준 또는 스타일과 일치하는 새로운 콘텐츠를 생성하는 방식으로 작동합니다. 예를 들어, 음악을 위한 생성 AI 애플리케이션은 클래식 작곡의 데이터 세트에서 훈련된 다음 이 데이터 세트를 사용하여 클래식 작곡과 유사한 새로운 음악을 생성할 수 있습니다.
제너레이티브 AI의 주요 이점 중 하나는 독창적이고 고품질인 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있다는 것입니다. 따라서 예술 및 음악과 같은 창조적인 산업에서 데이터 분석 및 예측과 같은 보다 실용적인 응용 프로그램에 이르기까지 다양한 응용 프로그램에 유용한 도구입니다.
그러나 생성 AI는 특히 편견, 개인 정보 보호 및 지적 재산 소유권과 같은 문제와 관련하여 몇 가지 문제와 윤리적 고려 사항을 제시합니다. 모든 신기술과 마찬가지로 생성적 AI에 이러한 요소를 주의 깊게 고려하여 접근하는 것이 중요합니다.
목차
2023년 최고의 제너레이티브 AI 애플리케이션
다음은 최고의 생성 AI 애플리케이션의 몇 가지 예입니다.
1. GPT-3
GPT-3(Generative Pre-trained Transformer 3)은 OpenAI에서 개발한 최첨단 자연어 처리(NLP) 모델입니다. 비지도 학습 기법을 사용하여 방대한 양의 텍스트 데이터에 대해 사전 학습된 신경망 모델입니다. GPT-3는 무엇보다도 인간과 유사한 텍스트를 생성하고 언어를 번역하고 질문에 답할 수 있습니다.
GPT-3는 트랜스포머 아키텍처를 사용하여 텍스트를 병렬로 처리할 수 있어 기존 순차 모델보다 훨씬 빠릅니다. 1,750억 개의 매개변수가 있어 지금까지 만들어진 신경망 중 가장 큰 것 중 하나입니다. 크기와 복잡성으로 인해 GPT-3는 작업별 교육 없이 높은 정확도로 다양한 NLP 작업을 수행할 수 있습니다.
GPT-3에는 언어 번역, 콘텐츠 생성, 챗봇, 가상 도우미와 같은 광범위한 잠재적 응용 프로그램이 있습니다. 이미 수많은 상용 제품과 서비스에 사용되고 있으며 전 세계 연구자, 개발자, 기업의 상당한 관심과 관심을 받고 있습니다.
2. 달이
DALL-E는 텍스트 설명에서 원본 이미지를 생성하는 OpenAI에서 개발한 생성 AI 애플리케이션입니다. 예술가 Salvador Dali와 같은 이름의 Pixar 영화에 나오는 캐릭터 WALL-E의 이름을 따서 명명되었습니다. DALL-E는 GAN(Generative Adversarial Networks) 및 변환기를 포함한 딥 러닝 기술의 조합을 사용하여 텍스트 입력을 기반으로 이미지를 생성합니다.
사용자는 개체 또는 장면에 대한 텍스트 설명을 입력할 수 있으며 DALL-E는 설명과 일치하는 원본 이미지를 생성합니다. 예를 들어 사용자가 "아보카도 모양의 안락의자" 또는 "강 위에 뻗어 있는 유리로 만든 다리"를 입력하면 DALL-E가 설명과 일치하는 이미지를 생성합니다.
DALL-E는 현실 세계에 존재하지 않는 물체와 장면의 이미지를 생성할 수 있다는 점에서 독특합니다. 그래픽 디자인, 광고 및 엔터테인먼트와 같은 광범위한 응용 분야에서 사용될 가능성이 있습니다. DALL-E는 연구 및 AI 커뮤니티로부터 상당한 관심과 관심을 받았으며, 그 개발은 생성 AI 분야에서 중요한 진전을 나타냅니다.
3. AIVA
AIVA(Artificial Intelligence Virtual Artist)는 독창적인 음악 작곡을 생성하는 생성 AI 애플리케이션입니다. 룩셈부르크에 본사를 둔 AIVA Technologies에서 개발했으며 신경망 및 강화 학습을 포함한 딥 러닝 기술의 조합을 사용하여 음악을 생성합니다.
사용자는 자신이 만들고 싶은 음악의 장르, 분위기, 길이 등의 매개변수를 입력할 수 있으며 AIVA는 해당 매개변수에 맞는 독창적인 작곡을 생성합니다. 생성된 음악은 영화 및 비디오 게임 사운드트랙, 광고용 징글, 팟캐스트 또는 비디오의 배경 음악과 같은 다양한 애플리케이션에서 사용할 수 있습니다.
AIVA는 클래식, 팝, 록 등 다양한 장르의 독창적인 음악 작곡을 할 수 있다는 점에서 독특합니다. UEFA(유럽 축구 연맹) 및 SKY(영국 방송사)를 비롯한 여러 유명 고객이 사용하고 있습니다. AIVA의 개발은 음악 작곡을 위한 생성 AI 분야에서 중요한 진전을 나타냅니다.
4. 활주로 ML
Runway ML은 사용자가 다양한 크리에이티브 애플리케이션을 위한 기계 학습 모델을 생성, 교육 및 배포할 수 있는 생성 AI 애플리케이션입니다. Runway 회사에서 개발했으며 사용자 친화적인 인터페이스와 사전 구축된 템플릿을 사용하여 비기술 사용자가 AI 기반 크리에이티브 프로젝트를 보다 쉽게 만들고 실험할 수 있도록 합니다.
Runway ML에는 이미지 및 비디오 생성, 스타일 전송, 자연어 처리와 같은 생성 애플리케이션을 위한 다양한 도구와 기능이 포함되어 있습니다. 또한 Adobe Creative Cloud 및 Unity와 같은 인기 있는 크리에이티브 소프트웨어 도구와의 통합이 포함되어 있어 AI 생성 콘텐츠를 기존 프로젝트에 쉽게 통합할 수 있습니다.
Runway ML의 주요 기능 중 하나는 기계 학습 모델을 실시간으로 실행하여 사용자 입력에 실시간으로 응답하는 대화형 애플리케이션 및 설치를 생성할 수 있는 기능입니다. 이로 인해 Runway ML은 예술, 디자인, 영화를 포함한 다양한 크리에이티브 분야에서 사용되고 있습니다.
전반적으로 Runway ML은 기술적 배경이나 경험에 관계없이 창의적인 응용 프로그램에서 생성 AI의 가능성을 탐구하는 데 관심이 있는 모든 사람을 위한 강력한 도구입니다.
5. 마젠타
Magenta는 음악과 예술을 위한 생성 AI 애플리케이션을 만드는 것을 목표로 하는 오픈 소스 프로젝트입니다. Google의 브레인 팀에서 개발했으며 음악가, 아티스트 및 개발자가 창작 작업에서 AI 생성 콘텐츠의 가능성을 탐색할 수 있도록 설계되었습니다.
Magenta에는 음악 기록, 생성 및 수정을 위한 모델과 이미지 및 비디오 생성을 위한 모델을 포함하여 음악 및 예술 생성을 위한 다양한 도구와 모델이 포함되어 있습니다. 또한 기술 지식이 없는 사용자가 AI 생성 콘텐츠를 보다 쉽게 실험할 수 있도록 사용자 친화적인 인터페이스와 사전 제작된 템플릿이 포함되어 있습니다.
Magenta의 주요 기능 중 하나는 사용자가 AI와 실시간으로 협업할 수 있도록 하는 기능입니다. 즉, 뮤지션은 악기를 연주하거나 마이크에 대고 노래를 부를 수 있으며 Magenta는 AI가 생성한 반주 또는 멜로디로 실시간으로 응답합니다. 이로 인해 Magenta는 실험적인 재즈 공연부터 AI가 생성한 팝송에 이르기까지 다양한 음악 애플리케이션에 사용되었습니다.
전반적으로 Magenta는 기술적 배경이나 경험에 관계없이 음악과 예술에서 생성 AI의 가능성을 탐구하는 데 관심이 있는 모든 사람을 위한 강력한 도구입니다. 오픈 소스 특성은 또한 더 많은 사용자가 개발에 기여함에 따라 지속적으로 진화하고 개선되고 있음을 의미합니다.
6. 이미지 생성
이미지 생성은 일련의 입력 매개변수 또는 데이터를 기반으로 새로운 원본 이미지를 생성하기 위해 알고리즘 또는 모델을 사용하는 프로세스입니다. 이미지 생성의 목표는 시각적으로 매력적이고 사실적이며 다양한 이미지를 만드는 것입니다.
이미지 생성에 대한 일반적인 접근 방식 중 하나는 GAN(Generative Adversarial Networks)을 사용하는 것입니다. GAN은 생성기 네트워크와 판별기 네트워크라는 두 개의 신경망으로 구성된 딥 러닝 모델입니다. 생성기 네트워크는 임의의 노이즈를 입력으로 사용하여 이미지를 생성하는 반면 판별기 네트워크는 이미지를 입력으로 사용하여 생성기에 의해 생성된 것인지 실제 이미지인지 확인하려고 시도합니다. 생성기 네트워크는 생성된 이미지가 실제라고 생각하도록 판별기 네트워크를 속이도록 훈련됩니다.
이미지 생성에 대한 또 다른 접근 방식은 이미지 세트의 저차원 표현을 학습할 수 있는 딥 러닝 모델인 VAE(변형 자동 인코더)를 사용하는 것입니다. 그런 다음 이 표현을 사용하여 학습된 분포에서 샘플링하여 새 이미지를 생성할 수 있습니다.
이미지 생성에는 예술, 디자인 및 엔터테인먼트 분야와 같은 많은 실용적인 응용 프로그램이 있습니다. 예를 들어 이미지 생성을 사용하여 사실적인 3D 모델을 만들거나 마케팅 및 광고 캠페인을 위한 고유한 이미지를 생성하거나 비디오 게임 및 시뮬레이션을 위한 가상 환경을 만들 수 있습니다.
이는 오늘날 사용 가능한 많은 제너레이티브 AI 애플리케이션의 몇 가지 예일 뿐입니다. AI 분야가 계속 발전함에 따라 더욱 강력하고 혁신적인 생성 AI 도구가 등장할 것으로 예상할 수 있습니다.
제너레이티브 AI 애플리케이션에 대한 결론
제너레이티브 AI 애플리케이션은 예술, 음악, 디자인을 포함한 다양한 산업에 혁명을 일으켰습니다. 자율적으로 콘텐츠를 생성하는 능력은 새로운 기회의 창출로 이어졌고 사람들이 창의성에 접근하는 방식을 변화시켰습니다. 수많은 생성 AI 응용 프로그램이 있지만 가장 좋은 응용 프로그램에는 GPT-3, DALL-E, AIVA, Runway ML 및 Magenta가 있습니다. 이러한 응용 프로그램은 고유한 기능을 제공하며 텍스트 및 이미지 생성에서 음악 및 디자인 생성에 이르기까지 다양한 사용 사례를 제공합니다. 이러한 애플리케이션의 이면에 있는 기술이 계속 발전함에 따라 미래에는 훨씬 더 혁신적이고 흥미로운 생성 AI 애플리케이션을 볼 수 있을 것으로 기대할 수 있습니다.
흥미로운 읽기:
커뮤니티 참여를 시작하는 방법은 무엇입니까?
2023년에 찾아야 할 13가지 WordPress 보험 테마
커뮤니티 전략의 3단계