생성형 AI (Genertaive AI)의 종류

 

생성형 AI 기술은 NLG, GANs, RNNs, TTS 등을 활용하여 텍스트, 이미지, 비디오, 음성 콘텐츠를 전문적으로 생성하며, 광범위한 응용 분야에서 효과적으로 사용됩니다.

 

사진: Unsplash 의 Google DeepMind

 

 

 

생성형 AI 기술은 텍스트, 이미지, 비디오, 음성 등 다양한 형태의 콘텐츠를 생성할 수 있으며, 각각의 기술은 고유한 방식과 응용 분야를 가지고 있습니다. 아래에서 각 기술에 대해 상세히 설명드리겠습니다.

1. 텍스트 생성 (Text Generation)
텍스트 생성 AI는 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 기술을 기반으로 합니다. 대표적인 예로는 GPT (Generative Pre-trained Transformer) 시리즈가 있습니다. 이 모델들은 대량의 텍스트 데이터를 학습하여 문맥을 이해하고, 이를 바탕으로 새로운 텍스트를 생성할 수 있습니다. 응용 분야는 챗봇, 기사 작성, 코드 자동 완성 등 다양합니다.

2. 이미지 생성 (Image Generation)
이미지 생성 AI는 주로 GANs (Generative Adversarial Networks) 기술을 사용합니다. GANs는 생성자(generator)와 판별자(discriminator) 두 부분으로 구성되며, 생성자는 진짜처럼 보이는 이미지를 생성하고, 판별자는 진짜 이미지와 AI가 생성한 이미지를 구별하려고 합니다. 이런 경쟁 과정을 통해 생성자는 점점 더 현실적인 이미지를 만들어냅니다. 응용 분야로는 예술 작품 생성, 게임 캐릭터 디자인, 신약 개발을 위한 분자 구조 시각화 등이 있습니다.

3. 비디오 생성 (Video Generation)
비디오 생성 AI는 이미지 생성 기술을 확장하여 동적인 비디오 콘텐츠를 만듭니다. GANs 뿐만 아니라, RNNs (Recurrent Neural Networks) 같은 시퀀스 모델도 사용됩니다. 비디오 생성 AI는 기존 비디오에서 학습하여 새로운 시나리오의 비디오를 생성할 수 있으며, 영화 특수 효과, 가상 환경 시뮬레이션 등에 사용됩니다.

4. 음성 생성 (Speech Generation)
음성 생성, 특히 Text-to-Speech (TTS) 기술은 텍스트를 자연스러운 음성으로 변환합니다. 대표적인 기술로는 Google의 WaveNet이 있습니다. 이 기술은 딥 러닝을 통해 사람의 음성을 모사하여 매우 자연스러운 음성 합성을 가능하게 합니다. 응용 분야로는 가상 비서, 오디오북, 음성 안내 시스템 등이 있습니다.

각각의 생성형 AI 기술은 특정 분야에서 매우 유용하게 사용되고 있으며, 기술의 발전에 따라 그 적용 범위는 계속 확대되고 있습니다.