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생성형 AI로 예술 복원 기술 따라잡기|AI와 미술의 융합 1. AI가 예술을 복원한다고?과거에는 수작업으로만 가능했던 예술작품 복원이이제는 생성형 AI 덕분에 훨씬 빠르고 정밀해졌습니다.실제 고흐, 렘브란트의 작품 복원에도 AI가 참여하고 있어요!2. 어떻게 복원하나요?AI는 수천 개의 고해상도 미술 이미지를 학습하고,손상된 부분을 유추하여 원래의 색감과 터치를 재현합니다.예시:렘브란트 미완성 작품을 AI가 완성한 사례 (by ING Bank + Microsoft)고흐의 편지를 토대로 복원된 미공개 초상화3. 생성형 AI로 우리가 해볼 수 있는 건?🎨 Midjourney로 고흐 스타일로 그림 복원 실험🖌️ 훼손된 명화 일부를 AI 이미지로 복원해보기📚 역사적 그림의 다른 버전 상상해보기4. 우리가 조심해야 할 점원작 왜곡/재해석 논란저작권 문제 (특히 유.. 2025. 7. 22.
Midjourney로 고흐 스타일 그림 따라하기|AI 명화 실험기 왜 고흐인가?AI 이미지 생성 툴이 늘어나면서, 이제는 내가 좋아하는 예술가의 스타일로 이미지를 만들어보는 것도 가능해졌어요.그중에서도 많은 사람들이 사랑하는 빈센트 반 고흐.그의 색감과 붓터치를 Midjourney로 얼마나 비슷하게 구현할 수 있을까요?프롬프트 기본 구조Midjourney에서는 아래처럼 스타일을 명시하는 키워드가 중요합니다:cssa night landscape with swirling sky, oil painting style, Vincent Van Gogh, thick brush strokes, impressionism --ar 3:2 --v 5 📌 포인트 키워드Vincent Van Goghthick brush strokes, swirling skyoil painting, impre.. 2025. 7. 21.
GPT-4o와 멀티모달 AI 쉽게 이해하기 | 텍스트·이미지·음성의 통합 AI 시대 2024년 5월, OpenAI는 GPT-4o를 발표하며 멀티모달 AI 시대의 문을 본격적으로 열었습니다."GPT-4o는 뭐고, 멀티모달은 또 뭔가요?"초보자 입장에서 충분히 궁금할 수 있죠.이번 탐험일지에서는 GPT-4o가 어떤 AI인지, 멀티모달 AI가 왜 중요한지 차근차근 정리해봅니다.GPT-4o란?GPT-4o는 OpenAI에서 발표한 최신 모델입니다.여기서 ‘o’는 **Omni(=모든 것)**을 뜻해요.GPT-4o = 텍스트, 이미지, 음성까지 이해하고 생성할 수 있는 AI기존 GPT-4가 텍스트에 집중했다면, GPT-4o는 텍스트 + 이미지 + 음성을 모두 처리할 수 있어요. GPT-4o의 주요 특징통합된 멀티모달리티GPT-4o는 텍스트, 이미지, 오디오를 하나의 통합된 신경망으로 처리합니다. 이.. 2025. 7. 18.
에이전트 AI란 무엇인가? | 초보자를 위한 생성형 AI의 개념 정리 “AI가 알아서 나 대신 업무를 처리해준다고?”오늘의 탐험일지는 생성형 AI의 최신 트렌드인 에이전트 AI(Agent AI)에 대한 이야기입니다.저 같은 데이터먼지에게는 살짝 놀라운 개념인데요, 초보자의 눈높이에서 쉽게 정리해볼게요!🧠 에이전트 AI란?에이전트 AI는“목표만 주면, 스스로 판단하고 작업을 수행하는 AI”예를 들어,“내 블로그 글을 요약해서 인스타 카드뉴스로 만들어줘”“경쟁사 제품 리뷰를 분석해서 장단점을 정리해줘”라고 지시하면, AI가 하위 작업을 쪼개고, 필요한 정보도 검색하고, 최종 결과물까지 스스로 만들어냅니다.이건 단순 ‘텍스트 생성기’를 넘어서 AI가 “작업자”로 진화한 모습이라고 볼 수 있어요. AI 에이전트는 사용자의 포괄적인 목표를 이해하고, 이를 달성하기 위해 다음과 같.. 2025. 7. 18.
AI 이미지, 상업적 활용의 모든 것: 안전하게 사용하는 완벽 가이드 주요 요점 한눈에 보기대부분의 AI 이미지 도구, 상업적 이용 허용: Midjourney, DALL-E 3, Stable Diffusion, Canva AI 등 주요 툴은 특정 조건(유료 구독, 라이선스 준수) 하에 상업적 사용을 허용합니다.복잡한 저작권 문제 이해: AI 생성 이미지의 저작권은 아직 논란의 여지가 많지만, 대다수 국가에서는 '인간의 창의적 노력' 부족으로 보아 저작권 보호를 받지 않는 경우가 많습니다. 중요한 것은 각 툴의 이용 약관 및 라이선스 정책을 꼼꼼히 확인하는 것입니다.안전한 사용을 위한 체크리스트: 학습 데이터의 저작권 문제, 상표권·디자인권 침해 가능성, 그리고 2차적 저작물 작성권 등 법적·윤리적 주의사항을 철저히 검토하고 필요시 법률 전문가와 상담하는 것이 중요합니다.최.. 2025. 7. 17.