OpenAI, 새로운 이미지 모델로 인터넷을 뒤흔들다...

Matthew Berman 구독자 419,000명

요약

이 영상은 OpenAI의 최신 이미지 생성 모델이 다양한 아트 스타일(애니메이션, Lego, Voxil 등)과 멀티모달 기능을 통해 놀라운 창의적 결과물을 만들어내는 과정을 상세히 보여줍니다. 발표자와 연구진이 실시간 데모를 통해 모델의 이미지 편집, 생성 및 텍스트와 음성 등 다양한 입력을 동시에 처리하는 능력을 설명합니다. 또한, 모델의 느린 처리 속도와 명칭 및 한계와 같은 문제점도 솔직하게 언급하면서 앞으로의 발전 가능성을 강조합니다. 전체적으로 AI 혁신이 창의적 작업과 일상적 디자인 프로세스에 어떠한 변화를 가져올지에 대한 기대감을 전달합니다.

주요 키워드

OpenAI 이미지 생성 멀티모달 네이티브 이미지 디퓨전 모델 인-컨텍스트 학습 실시간 데모 창의적 활용

하이라이트

🚀 다양한 아트 스타일: 애니메이션, South Park, Studio Ghibli, Minecraft, Lego 등 여러 스타일로 이미지를 변환하는 기능을 시연합니다.
⚡ 속도 문제와 개선 필요: 현재 이미지 생성에 몇 분이나 걸리는 등 성능상의 한계가 있어 후속 개선이 요구됨을 언급합니다.
🔑 멀티모달(omni) 기능: 텍스트, 이미지, 음성 등 모든 모달리티를 통합해 입력받고 출력할 수 있는 혁신적인 접근법을 소개합니다.
🌟 창의적 활용 사례: 로고 디자인, 메모 카드, 트레이딩 카드, 기념 동전 등 실제 작업에 적용 가능한 다양한 활용 예시를 보여줍니다.
📌 인-컨텍스트 학습: 예시와 사용자 지정 프롬프트 등을 통해 모델이 더 정교한 결과물을 만드는 과정을 설명합니다.

용어 설명

네이티브 이미지 생성

텍스트 기반 입력뿐만 아니라 이미지 자체를 직접 생성하는 기능을 모델에 통합한 것을 의미하며, 특히 GPT-4와 같은 대형 언어모델에 적용됨.

멀티모달 (Omni 모델)

이미지, 텍스트, 음성 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 이해하고 생성할 수 있는 AI 모델을 지칭함.

디퓨전 모델

이미지 생성에 일반적으로 사용되는 알고리즘으로, 잡음을 점진적으로 제거하면서 이미지를 형성하는 방식의 모델.

인-컨텍스트 학습

모델에게 여러 예시를 제공하여 주어진 프롬프트의 맥락에 맞춰 더 정밀하거나 상세한 결과물을 생성하게 하는 기법.

[00:00:00] 소개 및 다양한 이미지 스타일

영상 초반에 OpenAI의 이미지 모델이 다양한 아트 스타일로 이미지를 변환하는 모습을 빠르게 소개함. 애니메이션, Lego, Voxil 등 시각적으로 다채로운 예시들을 통해 모델의 잠재력을 암시함.

[00:02:16] 모델 성능 및 속도 이슈

모델이 이미지 생성에 걸리는 시간이 길어 실제 활용에 제약이 있음을 언급함. 명칭 혼동과 함께 속도 문제 등 현재 단계에서의 한계를 솔직하게 설명함.

[00:03:00] 멀티모달 기능과 통합

텍스트, 이미지, 음성 등 여러 모달리티를 한 모델에서 처리하는 방법을 설명함. 이를 통해 사용자가 다양한 입력을 제공하여 더욱 정교한 결과물을 얻을 수 있음을 보여줌.

[03:02] 발표자는 OpenAI의 제품 네이밍에 대해 비판적으로 언급하며, 더 직관적인 이름이 필요하다고 지적했습니다.

[03:30] 이 기능은 창작자, 교육자, 소상공인, 학생들이 AI를 더 쉽게 활용할 수 있게 해줄 것이라고 설명했습니다.

[03:55] 이미 DALL-E, Midjourney 등 많은 이미지 생성 AI가 있어 차별화가 필요함을 강조했습니다.

[04:26] 2년 전 프로젝트 시작 당시의 과학적 호기심에서 시작해 GPT-4에 네이티브 이미지 생성 기능을 성공적으로 통합했다고 설명했습니다.

[04:51] 이 기능은 기존 이미지 생성 AI와 달리 LLM에 내장된 형태로, 텍스트와 이미지를 통합적으로 처리할 수 있는 특징을 가지고 있습니다.

[05:38] 이전 모델은 놀라웠지만 완벽하지 않았고, 특히 속도 면에서 큰 문제가 있었습니다. 한 장의 이미지 생성에 몇 분씩 걸리는 점이 실용성을 크게 제한했습니다.

[06:15] 지난 1년간 모델을 개선하여 더 사용자 친화적으로 만들었으나, 최근 1-2주 사이에 GPT-4가 이미지 생성 기능 추가로 인해 현저히 느려진 문제가 발생했습니다.

[00:07:00] 실생활 예제와 사용자 데모

실제 데모를 통해 로고, 카드, 밈, 메모 등 다양한 디자인 예시와 응용 사례를 시연함. 사용자 맞춤 이미지 생성과 편집 가능성을 강조함.

[07:03] 새로운 이미지 생성 결과물은 배경 블러, 조명, 반사광 등이 완벽하게 구현되었으며, 텍스트도 정확하고 선명하게 표현되었습니다.

[07:34] ChatGPT는 옴니 모델로서 이미지, 텍스트, 음성 등 다양한 형태의 입출력을 이해하고 처리할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.

[08:25] 음성 기능의 경우 직접 음성을 처리하는 방식과 오디오를 텍스트로 변환하여 처리하는 두 가지 방식이 있습니다.

[08:37] 음성-텍스트 변환 방식과 음성-음성 직접 변환 방식의 차이점을 설명합니다. 직접 변환이 더 효과적이지만 텍스트 변환이 더 안정적이라고 합니다.

[08:56] 이미지나 음성을 텍스트로 변환할 때 발생하는 정보 손실에 대해 설명하며, 톤, 감정, 뉘앑스 등이 손실된다고 강조합니다.

[09:16] 통합 멀티모달 모델의 장점을 설명하며, 사용자에게 더 많은 제어권을 제공하고 다양한 스타일과 컨텍스트를 활용할 수 있다고 합니다.

[09:53] ChatGPT의 새로운 이미지 기능 출시를 발표하고, 프로 사용자부터 순차적으로 롤아웃이 진행된다고 설명합니다.

[10:31] 생성된 이미지의 세부적인 오류를 지적하고, OpenAI 내부 밈인 'Feel the AGI'를 활용한 이미지 생성을 시도합니다.

[11:17] OpenAI의 연구진들이 소개되며, 모델이 이제 텍스트나 코드를 넘어 시각적 표현이 가능해졌다고 설명합니다.

[11:52] 상대성 이론을 설명하는 만화 페이지를 생성하는 실험을 시도하며, 모델의 시각적 유머 이해 능력을 테스트합니다.

[12:25] DALL-E와 유사하게 프롬프트를 확장하여 더 상세한 결과물을 생성하는 과정을 설명하며, 처리 속도는 느리지만 품질이 매우 우수함을 강조합니다.

[13:16] 생성된 만화에서 아인슈타인과 상대성 이론이 완벽하게 표현되었으며, 간단한 물리학 유머도 시도되었습니다.

[13:44] 다음 실험으로 매직 더 개더링 스타일의 카드를 만드는 시연을 준비합니다.

[14:04] 실제 Sora 출시 기념 카드를 보여주며, 한 사용자가 자신의 반려견 '산지'를 카드의 주인공으로 만들고자 합니다.

[14:30] 카드에 모델명, 연도, 능력치, 강아지의 신체 정보 등 세부 사항을 포함시키려 합니다.

[00:15:00] 정밀 이미지 렌더링 및 텍스트 처리

이미지 내 텍스트 렌더링과 세밀한 디테일 표현에 대해 설명함. 정확한 텍스트 출력과 이미지 내 요소의 자연스러운 표현이 돋보임.

[15:05] AI가 생성한 카드를 검토하며, 텍스트 렌더링과 디자인 품질에 대해 분석합니다.

[15:36] 출시 기념 코인을 제작하고, 여러 참조 이미지를 활용하여 세부적인 디테일을 구현합니다.

[16:15] 닭, 오리, 개, 말이 차례로 타고 있는 복잡한 구도의 이미지를 성공적으로 생성하며 AI의 이해도를 보여줍니다.

[16:58] AI로 자신의 사진을 애니메이션 스타일로 변환하는 실험을 진행. 과장된 스타일에서 좀 더 자연스러운 스타일로 조정하며 세부 특징들이 잘 반영됨

[17:23] 배경 제거 기능을 테스트했으나 얼굴 처리가 부자연스러웠고, 애니메이션 변환 시도에서는 더 나은 결과를 얻음

[17:45] 강아지 이미지 생성 및 편집 실험. 안경 추가, 표정 변화 등 세부적인 조정이 매우 자연스럽게 구현됨

[18:18] 회사 로고 디자인 실험. 초기 시도에서 텍스트 오류가 있었으나, 창의성을 높이라는 요청으로 더 나은 결과물 도출

[18:39] OpenAI 블로그의 실제 예시들을 소개하기 시작

[19:43] 이미지 생성의 정확성과 아름다움에 대해 설명하면서, 4컷 만화 스트립에서 달팽이가 자동차 매장을 방문하는 재미있는 장면을 소개합니다.

[20:15] 프리즘 실험을 통한 빛의 스펙트럼을 보여주는 인포그래픽과 이를 워싱턴 스퀘어 파크와 뉴턴의 모습과 결합한 다양한 변형 이미지를 설명합니다.

[20:50] 복잡한 주차 규정 사진에 마녀들을 추가한 창의적인 변형과 메뉴 디자인 등 실용적인 활용 사례를 소개합니다.

[21:26] AI의 문맥 학습 능력을 설명하며, 전기톱 광고와 건축물 이미지의 스타일 변환 등 다양한 응용 사례를 보여줍니다.

[00:22:00] 한계와 개선점

모델이 겪는 크롭핑, 과도한 환각 현상 및 비라틴 문자 처리 문제 등 한계를 짚어보며 개선의 여지를 설명함. 이러한 문제점에도 불구하고 전반적으로 높은 품질을 유지함을 시연함.

[22:12] 카를 마르크스의 현대적 재해석, 고양이와 호랑이 반영 이미지, 다양한 친구들의 폴라로이드 사진 등 창의적인 이미지 생성 예시를 소개합니다.

[22:37] 2006년 여름 날짜가 찍힌 아날로그 필름 사진처럼 보이는 이미지와 길가에 주차된 차의 야간 사진에 대해 설명합니다.

[22:54] 우주인이 우주정거장에서 은하수를 그리는 장면, 바다를 달리는 말, 버려진 지하철에서 헤엄치는 돌고래 등 다양한 AI 생성 이미지를 소개합니다.

[23:09] 이미지 생성의 제약사항으로 크롭핑 문제, 환각 현상, 다중 개념 결합의 한계 등을 설명합니다.

[23:48] 다국어 텍스트 렌더링, 특히 한글 처리의 한계와 작은 텍스트가 있는 밀도 높은 정보의 편집 정밀도 문제를 지적합니다.