최근 인공지능(AI) 기술의 발전으로 텍스트 기반 생성형 AI가 주목받고 있죠. 텍스트 프롬프트만으로 실제 같은 이미지를 생성할 수 있는 혁신적인 기술인데요, 이러한 텍스트 기반 이미지 생성 AI는 창작, 디자인, 마케팅 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.
특히 DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion 등의 AI 사이트를 통해 누구나 쉽게 접근할 수 있게 되었습니다. 오늘은 텍스트 기반 이미지 생성 AI의 원리와 주요 활용 사례를 소개하고, 대표적인 AI 사이트들의 특징과 사용 방법을 비교해 보겠습니다.
생성형 AI란
먼저, 생성형 AI(Generative AI)란 기존 데이터를 학습하여 새로운 콘텐츠(텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등)를 생성할 수 있는 인공지능 기술을 말합니다.
주요 특징
- 대규모 데이터셋으로 사전 훈련된 딥러닝 모델을 사용합니다.
- 입력된 텍스트 프롬프트나 이미지에 대해 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.
- 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등 다양한 AI 기술이 활용됩니다.
- 창작, 디자인, 마케팅, 고객서비스 등 다양한 분야에서 활용 가능합니다.
텍스트 기반 이미지 생성 AI
텍스트 기반 이미지 생성 AI는 자연어 프롬프트를 입력하면 해당 내용에 맞는 이미지를 생성해 주는 기술입니다.
텍스트 기반 이미지 생성 AI의 원리
앞서 보신 것처럼, 대규모 데이터셋으로 사전 훈련된 딥러닝 모델을 사용하여, 입력된 텍스트 프롬프트에 대해 관련 이미지를 생성합니다. 이미지 데이터와 텍스트 데이터의 상관관계를 학습하여 새로운 이미지를 만들어내는 것이죠.
주요 모델 및 서비스
- DALL-E, DALL-E 2 (OpenAI)
- Stable Diffusion (Stability AI)
- Midjourney (독립 연구 랩)
- Adobe Firefly (어도비)
이러한 AI 모델과 서비스를 통해 누구나 쉽게 텍스트 기반 이미지 생성이 가능해졌습니다. 예전에는 그림을 못 그리는 분들은 살짝 비싼 돈을 주고 디자인을 맡기곤 했지만 이제는 웬만한 이미지는 이걸 사용해도 될 정도입니다.
활용 분야
- 디자인 및 창작 분야 : 제품 디자인, 광고, 일러스트레이션 등
- 마케팅 및 콘텐츠 제작 : 소셜미디어 콘텐츠, 프레젠테이션 자료 등
- 연구 및 교육 : 시각화 자료, 가상 환경 구축 등
앞으로 활용분야는 가름하기 힘들 정도로 무궁무진합니다. 하루가 다르게 변하니 적응이 안 될 정도죠.
무료 온라인 사이트 소개
텍스트 기반으로 이미지를 생성할 수 있는 무료 온라인 사이트로는 다음과 같은 것들이 있습니다.
- DALL-E 2 (OpenAI) OpenAI에서 개발한 DALL-E 2는 가장 유명한 텍스트-이미지 생성 AI 모델입니다. 웹사이트에서 무료로 제한된 횟수의 이미지 생성이 가능합니다.
- Stable Diffusion (Stability AI)
Stable Diffusion은 오픈소스 텍스트-이미지 생성 모델로, 다양한 온라인 데모 사이트에서 무료로 사용할 수 있습니다. DreamStudio, Hugging Face Spaces 등이 대표적입니다.
- Midjourney (독립 연구 랩) Discord 서버를 통해 Midjourney 봇과 대화하면서 이미지를 생성할 수 있습니다. 무료 플랜에서는 매월 25장의 이미지 생성이 가능합니다.
- NeuralWriter (NeuralWriter) 웹사이트에서 직접 텍스트 프롬프트를 입력하면 관련 이미지를 생성해 주는 무료 서비스입니다.
이러한 사이트들을 통해 누구나 쉽게 텍스트 기반 이미지 생성 AI를 체험해 볼 수 있습니다. 사이트에 가셔서 직접 이미지를 생성해 보세요. 정말로 만들어지는 걸 확인할 수 있습니. 상업적 용도로 사용하려면 유료 플랜에 가입해야 되지만 지금은 무료로도 충분합니다.
생성한 그림 예시
뉴럴라이트에서 직접 프롬프트를 입력하여 생성한 이미지를 보여드릴게요. 텍스트는 "전신 거울을 보고 있는 남자의 뒷모습"라고 입력했습니다. 그랬더니, 아래와 같은 이미지가 3초도 안 걸려서 만들어졌네요.
여러분도 한 번 만들어 보세요. 다만, 생성형 AI는 인간의 창의성과 생산성을 높이고 반복적인 작업을 자동화하여 혁신을 가속화할 것으로 기대되지만, 윤리적 이슈와 잘못된 정보 생성 등의 한계도 존재하죠. 직접 해보시면 이 말이 무슨 뜻인지 곧 이해되실 겁니다. 아직은 완벽하지 않다는 것이죠.
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