반응형 AI10 AI Classroom 사이트 맵 AI Classroom 인사말 AI Classroom 사이트맵 AI 이미지 생성 기술의 역사와 현재 Generative Adversarial Networks(GAN)기술 소개와 사용 사례 AI 기반 예술 작품의 상업적 가치와 시장 답 레이크(Deepfacke) 기술소개 도덕적 문제 및 법적 이슈 AI 이미지 생성 기술로 새로운 시대의 예술가들과 작품 Open AI의 혁신 DALL-E AI 이미지 생성 기술의 영향 : 예술과 산업의 경계 스타일 전의(Style Transfer)를 통한 창의적 이미지 생성 AI와 사진 작가 : 협업과 경쟁의 가능성 실용적인 AI 이미지 생성 도구와 리소스 AI 기반 예술 경매의 성공 사례 및 영향 신경 스타일링(Neural Stylization) 기술과 그 응용 AI 이미지.. 2023. 5. 25. 산업별 AI 이미지 생성 기술의 영향: 광고, 엔터테인먼트, 게임 및 그 이상 산업별 AI 이미지 생성 기술의 영향: 광고, 엔터테인먼트, 게임 및 그 이상 인공지능(AI)은수많은산업을 변화시켰으며 그 영향이 특히 주목할만한 영역중하 나는 이미지생성입니다. AI기반알고리즘과 기술은 이미지가 다양한 부문에서 생성되고 활용되는 방식을 혁신적으로 변화시켰습니다. 이 블로그게시물에서는 AI이미지생성기술이광고, 엔터테인먼트, 게임등과 같은 산업에 미치는 심오한 영향을 살펴보겠습니다. AI가 이러한 산업을 재편하는 흥미로운 방법을 살펴보겠습니다. 1. 광고 캠페인의 혁신 AI이미지생성기술은 광고캠페인에서 창의성과 효율성의 새로운 시대를 열었습니다. AI알고리즘을 사용하여 광고주는 대상청중의 관심을 끄는 시각적으로놀랍고대상이 지정된 이미지를 생성할 수 있습니다. AI는 디자인프로세스를 최적화하.. 2023. 5. 20. 증강현실(AR)과 가상현실(VR)에서 AI 이미지 생성 활용 증강현실(AR)과 가상현실(VR)에서 AI이미지생성활용 최근 몇 년 동안 인공 지능(AI)의 발전으로 창의적인 표현과 몰입형 경험을 위한 새로운 길이 열렸습니다. AI 기술의 매력적인 응용 프로그램 중 하나는 AI 알고리즘을 사용하여 사실적이고 매력적인 비주얼을 생성하는 이미지 생성 분야입니다. 이 블로그 게시물에서는 증강 현실(AR) 및 가상현실(VR) 영역에서 AI 이미지 생성을 활용하는 흥미로운 가능성과 그것이 우리가 디지털 콘텐츠를 인식하고 상호 작용하는 방식을 어떻게 변화시키고 있는지 살펴봅니다. 1.AI 생성 이미지로 몰입도 향상 AR및VR기술은가상요소를 현실세계에 오버레이 하거나 완전히 가상환경을 만들어 사용자에게 몰입형 경험을 제공하는 것을 목표로 합니다. AI이미지생성기술은 이러한 경험의.. 2023. 5. 20. Stable Diffusion 알고리즘의 발전 과정 Stable Diffusion 알고리즘은 딥 러닝 및 인공 지능, 특히 이미지 생성 분야에서 활발히 연구되고 있는 분야입니다. GAN 및 VAE와 같은 다른 기술과 비교하여 고유한 접근 방식을 제공합니다. 지속적인 연구는 성능을 향상하고 다양한 응용 프로그램을 탐색하는 것을 목표로 합니다. Stable Diffusion 알고리즘의 발전 과정 Stable Diffusion 알고리즘의 역사는 아직 깊지 않습니다. 이 알고리즘은 딥러닝 및 인공지능 분야에서 활발한 연구가 이루어지고 있는 영역 중 하나입니다. Stable Diffusion 알고리즘의 기초가 되는 확률적 확산 과정은 20세기 중반부터 확률론과 물리학 분야에서 연구되어 왔습니다. 이 기초 이론을 바탕으로 많은 확산 모델이 개발되어 왔으며, 그중 일.. 2023. 5. 15. 신경 스타일링(Neural Stylization) 기술과 그 응용 신경 스타일링(Neural Stylization) 기술과 그 응용 최근 디지털 아트 분야에서는 인공지능 기술의 발전으로 인해 다양한 창작 활동이 이루어지고 있습니다. 그중에서도 신경 스타일링(Neural Stylization) 기술은 한 이미지의 스타일을 다른 이미지에 적용하는 것을 가능하게 해 주어, 창작자들의 관심을 받고 있습니다. 이번 글에서는 신경 스타일링 기술의 원리와 응용 사례를 살펴보겠습니다. 신경 스타일링 기술의 원리 신경 스타일링 기술은 먼저 스타일 이미지의 특징을 추출합니다. 이때 사용되는 것은 합성곱 신경망(Convolutional Neural Networks, CNN)입니다. CNN은 이미지의 특징을 추출하는 데 매우 효과적이며, 스타일 이미지의 질감, 색상 및 모양을 파악하는 데 .. 2023. 5. 7. AI 기반 예술 경매의 성공 사례 및 영향 AI 기반 예술 경매의 성공 사례 및 영향 AI 기술의 발전으로 인해 예술 시장에서도 새로운 변화가 일어나고 있습니다. 그중에서도 AI 기반 예술 경매는 예술 시장에서 큰 영향을 미치고 있습니다. 이번 글에서는 AI 기반 예술 경매의 성공 사례와 그 영향을 자세히 살펴보겠습니다. 성공 사례 A. Christie's와 Artrendex:세계적인 경매회사인 Christie's는 2018년 인공지능 스타트업 Artrendex와 함께 AI 기반 예술 경매를 진행하였습니다. 이번 경매에서는 AI 기술을 이용하여 예술 작품의 예상 가치를 산출하였습니다. 이를 통해 예측과 실제 판매 가격의 차이를 최소화하고, 구매자와 판매자의 이익을 극대화할 수 있었습니다. B. Sotheby's와 Thread Genius:다른 세.. 2023. 5. 3. AI 이미지 생성 기술의 영향: 예술과 산업의 경계 서론 인공지능(AI) 기반 이미지 생성 기술은 최근 몇 년 동안 빠르게 발전하고 있습니다. 이러한 기술의 발전은 예술, 디자인, 광고, 게임, 영화 등 다양한 분야에서 새로운 기회를 제공하며, 예술과 산업의 경계를 모호하게 만들고 있습니다. AI 이미지 생성 기술의 종류 AI 이미지 생성 기술은 주로 두 가지 유형으로 나눌 수 있습니다. a. 생성적 적대 신경망 (GANs): GANs는 서로 경쟁하는 두 개의 신경망, 생성자와 판별자가 상호 작용하여 고품질의 이미지를 생성합니다. GANs는 강력한 이미지 생성 능력으로 유명하며, 딥페이크, 스타일 전이 등 다양한 활용 분야가 있습니다. b. 변이형 오토인코더 (VAEs): VAEs는 이미지를 압축하고, 압축 해제하여 새로운 이미지를 생성하는 신경망 구조입.. 2023. 5. 1. 스타일 전이(Style Transfer)를 통한 창의적 이미지 생성 스타일 전이의 소개 비전 및 인공 지능 분야에서 획기적인 기술인 스타일 전이는 이미지를 창조하고 인식하는 방식을 변화시켰습니다. 이 혁신적인 방법을 사용하면 예술가와 디자이너들이 한 이미지의 스타일을 다른 이미지의 콘텐츠와 결합할 수 있어 놀라운 시각적 매력을 지닌 작품이 탄생합니다. 이번 글에서는 스타일 전이의 세계, 그 응용 및 미래의 예술과 디자인에 대한 영향에 대해 알아보겠습니다. 원리 스타일 전이는 신경망, 특히 합성곱 신경망(CNN)을 기반으로 합니다. 이 AI 모델은 이미지 인식에 뛰어나며 이미지의 스타일을 정의하는 복잡한 패턴, 질감 및 특징을 학습할 수 있습니다. 콘텐츠를 제공하는 이미지와 스타일을 제공하는 이미지를 별도로 학습시킨 CNN을 사용하여, 첫 번째 이미지의 콘텐츠와 두 번째 .. 2023. 5. 1. AI 기반 예술 작품의 상업적 가치와 시장 인공지능(AI)은 다양한 산업 분야에 혁신을 가져왔고, 예술 분야도 예외는 아닙니다. AI를 활용한 예술 작품들이 점차 시장에서 주목받고 있으며, 이러한 기술과 예술의 결합으로 상업적 가치와 시장이 발전하고 있습니다. 본 글에서는 AI 기반 예술 작품의 상업적 가치와 시장에 대해 설명하고, 이러한 기술의 발전이 예술계에 미치는 영향에 대해 살펴보겠습니다. AI 기반 예술 작품의 상업적 가치 AI 기반 예술 작품은 다양한 예술 형태를 포함하고 있습니다. 그중 가장 대표적인 예술 형태는 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks, GANs)을 활용한 회화, 디지털 아트, 조각 등의 미술 작품입니다. 이러한 AI 기반 예술 작품은 다음과 같은 상업적 가치를 가지고 있습니다. .. 2023. 4. 29. 딥 페이크(Deepfake) 기술소개 도덕적문제 및 법적 이슈 딥 페이크(Deepfake) 기술 딥 페이크 기술은 고급 기계 학습 알고리즘, 특히 생성적 적대 신경망(GANs)을 활용하여 극도로 현실적이지만 가짜 이미지와 동영상을 만듭니다. 한 사람의 얼굴 특징을 다른 사람의 얼굴에 겹쳐 합성하여 완전히 새로운 콘텐츠를 만들어내어, 일반인이 진짜와 가짜 미디어를 구분하기 어렵게 만듭니다. 이러한 기술의 발전은 학문적 연구와 엔터테인먼트 분야에서도 큰 영향을 미치고 있습니다. 딥 페이크의 도덕적 문제 딥 페이크 기술은 여러 가지 도덕적 문제를 제기합니다: (1) 오보와 가짜 뉴스: 딥 페이크는 가짜 뉴스와 오보를 퍼뜨리는 데 사용될 수 있으며, 정치 과정을 방해하고 대중 여론을 조작하며 개인이나 집단에 해를 끼칠 수 있습니다. 또한, 국가 간 정보 전쟁에도 활용될 수.. 2023. 4. 29. 이전 1 다음 반응형
