생성형 AI를 활용한 디지털 에셋 창작 기술 동향

인공지능 기술을 활용한 디지털 에셋 생성의 최신 동향과 미래 발전 가능성을 파악합니다. 이미지 및 동영상 생성, 3D 모델링, 디지털 휴먼, 인터랙티브 콘텐츠, 그리고 콘텐츠 인터페이스 개발에 이르기까지, AI가 어떻게 창작의 경계를 넓히고 있는지 살펴봅니다.

1. 이미지 및 동영상 생성 기술

가. 이미지 생성 기술 동향

최근 AI 기술은 사진과 같은 고품질 이미지를 생성할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 확산 모델(Diffusion Model)이나 안정적 확산(Stable Diffusion)과 같은 기술은 이미지 생성 과정에서 노이즈를 점진적으로 줄이며 선명한 이미지를 만들어내는 기술로 발전하고 있습니다. 이러한 기술은 예술, 엔터테인먼트, 광고 등 다양한 분야에서 활용되며 창작의 새로운 가능성을 제공합니다.

https://stability.ai/

Stability AI

https://openai.com/index/dall-e-3

나. 동영상 생성 기술 동향

동영상 생성 분야에서는 Imagen Video(구글)나 Make-a-Video(메타) 등 큰 기술 회사들이 주도하고 있습니다. 이들은 짧은 텍스트 입력만으로도 실제와 같은 짧은 동영상을 생성할 수 있는 서비스를 제공하고 있으며, 이는 영화 제작, 광고 등에서 효율적인 자원 사용이 가능하게 합니다.

https://imagen.research.google/video/

Imagen Video

https://makeavideo.studio/

Make-A-Video by Meta AI

2. 3D 모델 및 장면 생성 기술

가. 3D 모델 생성 기술 동향

Nvidia의 GET3D 기술은 2D 이미지로부터 3D 객체를 생성할 수 있는 AI 기술을 제공하며, 이는 메타버스와 가상 현실의 경험을 풍부하게 합니다. 또한, 이러한 3D 모델은 즉시 사용 가능하고, 고도의 상세한 텍스처와 형태를 가진 디지털 에셋을 생성합니다.

https://research.nvidia.com/labs/toronto-ai/GET3D/

GET3D: A Generative Model of High Quality 3D Textured Shapes Learned from Images

https://github.com/openai/shap-e

GitHub - openai/shap-e: Generate 3D objects conditioned on text or images

 

나. 3D 장면 생성 기술 동향

최근 Nvidia가 발표한 Instant NeRF 기술은 여러 각도에서 촬영된 2D 이미지를 바탕으로 실시간 3D 장면을 생성할 수 있습니다. 이 기술은 VR/AR 응용 프로그램 및 게임 개발에 혁신을 가져오며, 사용자에게 실감나는 3D 경험을 제공합니다.

https://developer.nvidia.com/blog/getting-started-with-nvidia-instant-nerfs/

Getting Started with NVIDIA Instant NeRFs | NVIDIA Technical Blog

 

3. 디지털 휴먼 창작 기술

가. 디지털 휴먼 언어 생성 모델

ChatGPT와 같은 고급 언어 모델은 사람과 거의 구별할 수 없는 수준의 대화를 생성할 수 있습니다. 이는 디지털 휴먼 기술에서 중요한 역할을 하며, 사용자와의 상호작용에서 자연스러운 대화를 가능하게 합니다.

https://chat.openai.com/

https://gemini.google.com/app

나. 디지털 휴먼 동작 생성 모델

동작 생성 기술인 MotionGPT는 텍스트 입력을 기반으로 사람의 동작을 생성합니다. 이 기술은 가상 트레이닝, 게임 개발 및 영화 제작에서 캐릭터의 실감나는 움직임을 제공합니다.

https://motion-gpt.github.io/

MotionGPT

4. 인터랙티브 콘텐츠 생성 기술

가. 인터랙티브 스토리텔링

AI Dungeon 같은 플랫폼은 사용자의 입력에 따라 독특한 스토리를 실시간으로 생성합니다. 이는 사용자가 직접 스토리의 진행을 결정할 수 있게 하며, 게임과 교육 분야에서 매우 유용합니다.

https://aidungeon.com/

AI Dungeon

나. 게임 콘텐츠 생성

PCG(Procedural Content Generation) 기술은 게임 내에서 무작위로 콘텐츠를 생성하며, 이는 게임의 재플레이 가치를 높이고, 개발자가 새로운 환경과 경험을 쉽게 생성할 수 있게 합니다.

https://arxiv.org/abs/2001.09212

PCGRL: Procedural Content Generation via Reinforcement Learning

5. 콘텐츠 인터페이스 개발 기술

가. 멀티모달 XR 인터페이스 기술 발전 전망

멀티모달 인터페이스는 텍스트, 이미지, 음성 입력 등을 결합하여 사용자와 기기 간의 상호작용을 강화합니다. 이는 사용자 경험을 향상시키며, 보다 자연스러운 상호작용을 가능하게 합니다.

https://www.nvidia.com/ko-kr/gpu-cloud/picasso/

NVIDIA Picasso

나. 사용자 친화형 인터페이스 기술 동향

개인화된 사용자 경험을 제공하는 AI 기반 인터페이스는 점점 더 발전하고 있습니다. 이러한 인터페이스는 사용자의 행동 패턴과 선호도를 분석하여 맞춤형 서비스를 제공합니다.

https://blog.naver.com/naver_search/223241211096

네이버 검색 UX/UI가 개편되었습니다.

분야	기술 동향	예시
이미지 생성	확산 모델을 통한 고품질 이미지 생성	Stable Diffusion, DALL-E
동영상 생성	텍스트 입력으로 짧은 동영상 생성 기술 개발	Imagen Video(구글), Make a Video(메타)
3D 모델 생성	2D 이미지에서 3D 모델로의 변환을 가능하게 하는 AI 도구	Nvidia GET3D, Shap-E(OpenAI)
3D 장면 생성	실시간 3D 렌더링 및 장면 생성 기술	Nvidia의 Instant NeRF
디지털 휴먼 언어 생성	고도화된 언어 모델을 통한 자연스러운 대화 생성	ChatGPT, Google's Transformer Models
디지털 휴먼 동작 생성	텍스트 기반의 인간 동작 정보 생성	MotionGPT
인터랙티브 스토리텔링	사용자 입력에 응답하여 스토리를 생성하는 AI	AI Dungeon
게임 콘텐츠 생성	무작위적이고 무한한 게임 콘텐츠 생성	PCGRL(Procedural Content Generation via Reinforcement Learning)
멀티모달 XR 인터페이스	다양한 입력 모드를 결합한 사용자 인터페이스	Nvidia 피카소(Picasso)
사용자 친화형 인터페이스	개인화된 사용자 경험 제공을 위한 인터페이스 최적화	네이버의 사용자 맞춤형 UX/UI 개편

디지털 에셋 창작을 위한 생성형 AI 기술 동향 및 발전 전망.pdf

0.58MB