ByteDance OmniHuman: AI로 사진 한 장으로 비디오 생성 기술

영상 부분의 인공지능(AI) 기술도 빠르게 발전하고 있는데요, 오늘은 AI 기술의 최전선에서 주목할 만한 ByteDance OmniHuman 기술을 소개하고자 합니다. 이 기술은 단 한 장의 사진만으로 현실적인 비디오를 생성할 수 있는 놀라운 기능을 갖추고 있습니다.

ByteDance OmniHuman: 사진 한 장으로 비디오 생성

ByteDance는 최근 OmniHuman이라는 AI 시스템을 개발했습니다. 이 시스템은 한 장의 사진에서 사실적인 비디오를 만들어내며, 사람의 움직임과 제스처를 자연스럽게 재현합니다. 과거에는 얼굴 중심의 움직임만 생성할 수 있었던 AI 기술이 이제는 전신의 움직임까지 표현할 수 있게 되었습니다. 이러한 발전은 디지털 엔터테인먼트와 커뮤니케이션 분야에 큰 변화를 가져올 것입니다.

1. OmniHuman의 학습 방법

ByteDance OmniHuman은 18,700시간 이상의 사람 비디오 데이터를 기반으로 훈련되었습니다. ByteDance 연구팀은 텍스트, 오디오, 신체 움직임 등 다양한 입력을 결합한 혁신적인 학습 접근 방식을 도입하여 모델의 학습 효율을 극대화했습니다. 이런 “옴니 컨디션” 훈련 전략은 더 다양한 데이터 세트에서 학습할 수 있도록 합니다.

ByteDance OmniHuman

2. 현실적인 모션 및 제스처 생성

ByteDance OmniHuman 기술은 연설하는 사람의 비디오 생성부터 악기를 연주하는 장면까지 다양한 상황을 구현할 수 있습니다. 실제 테스트에서 이 시스템은 기존 기술보다 여러 품질 기준에서 뛰어난 성능을 보였습니다. 연구팀은 훈련 과정에서 텍스트, 오디오 및 자세 신호를 추가하면 데이터 낭비를 크게 줄일 수 있다고 설명합니다.

AI 비디오 생성의 경쟁

AI 비디오 생성 분야도 상당한 경쟁이 치열한 분야인데요, Google, Meta, Microsoft와 같은 빅 테크 기업들도 비슷한 기술 개발에 주력하고 있어 ByteDance의 성과는 그들의 플랫폼에 큰 이점을 줄 것입니다. 이러한 기술은 엔터테인먼트, 교육 콘텐츠 제작, 디지털 커뮤니케이션 등 다양한 분야에 혁신을 불러올 수 있습니다. 반면에, 인공 미디어의 오용 가능성에 대한 우려도 존재합니다.

ByteDance OmniHuman의 산업적 활용

OmniHuman의 발전으로 엔터테인먼트 산업에서는 고품질 콘텐츠 제작이 가능해졌습니다. 만약 이 기술을 통해 당신이 좋아하는 가수가 새로운 뮤직비디오를 제작한다면 어떨까요? 또한, 교육 분야에서도 교수자의 실제 모습을 활용한 동영상 강의 자료를 만들 수 있습니다.

하지만, OmniHuman 기술이 제공하는 기회에도 불구하고, 인공지능이 생성한 미디어가 부정확하거나 잘못 사용될 수 있는 위험에 대해서도 경계를 늦추지 말아야 합니다. 더불어 사진 한장으로 만드는 기술인만큼 딥페이크에는 너무나 쉽게 노출될 수 있다는 점도 있습니다. 기존 마이크로소프트도 유사한 프로젝트를 공개하였지만 대중에서 서비스를 내놓지 않았던 부분도 이런 우려가 출발이었답니다.

ByteDance는 앞으로 열릴 컴퓨터 비전 컨퍼런스에서 그들의 연구 결과를 발표할 예정이며, 이를 통해 실제 성능과 결과물을 확인해보면 좋겠습니다.

결론

OmniHuman은 AI 기술의 놀라운 진보를 보여주는 또 다른 사례로 이해됩니다. 이러한 혁신 기술은 우리가 콘텐츠를 소비하고 소통하는 방식을 근본적으로 변화시킬 수 있으며, 이를 기회로 삼아 적절히 활용해야 할 것입니다. 만약 AI 기반의 새로운 기술이나 변화가 당신의 비즈니스에 어떤 영향을 미칠지 궁금하다면 전문가의 조언을 받아보시는 것도 좋은 방법일 것입니다. 인간과 AI가 조화롭게 공존하는 미래를 상상하며, 지속적인 관심과 연구가 필요한 시점입니다.

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리프트 AI, Claude 도입으로 고객 서비스 혁신 – Anthropic과의 협력 분석

리프트(Lyft)는 최근 Anthropic Claude와 협력하여 고객 서비스에 완전 AI를 활용하는 어시스턴트를 발표했습니다. 이는 기존의 고객 지원 방식을 혁신하며, 특히 Claude의 인간 친화적인 응답 능력으로 차별화하고 있습니다. 이번 글에서는 리프트와 Anthropic의 파트너십이 어떻게 고객 경험을 개선하는지, 이를 통해 리프트 AI가 시장에서 어떻게 경쟁력을 강화하는지 이야기해 보고자 합니다.

리프트 AI, 차세대 AI 지원 솔루션

리프트의 새로운 AI 어시스턴트는 고객 문의를 초기에 처리하는 데 중점을 두고 있습니다. 이 AI 솔루션은 고객과 드라이버 모두에게 적용되고, 문제를 해결하기 위해 인간 상담사로 연결하기 전 반복적인 문의를 처리하고 있습니다. Claude 기반으로 만든 이 AI 어시스턴트의 도입으로 고객 문제 해결 시간이 무려 87% 감소했으며, 매일 수천 건의 고객 요청을 해결하고 있습니다.

리프트 AI

Claude의 가장 큰 장점 중 하나는 고객이 AI와 상호작용할 때 느끼는 감정적 신뢰를 저하시키지 않는 능력입니다. 단순 챗봇 등의 활용은 상당히 이질적인 경험을 가질 수 있고, 최근 연구에 따르더라도 약 64%의 고객이 AI 기반 고객 서비스에 부정적인 감정을 가지고 있다고 합니다. 하지만 Claude는 보다 자연스럽고 인간적인 응답으로 이러한 우려를 줄이고 있습니다.

Anthropic과의 전략적 파트너십

리프트와 Anthropic의 파트너십은 Claude의 도입에만 그치지 않습니다. Anthropic은 리프트의 엔지니어들이 AI 도구를 통합할 수 있도록 훈련 및 교육을 제공하고 있습니다. 이 협력은 리프트가 자사의 플랫폼을 최적화하고 새로운 제품을 연구 및 테스트하는 데 큰 도움을 줄 것입니다.

Anthropic 팀은 Claude를 리프트의 고객 서비스에 통합함으로써 이 기술이 어떻게 구현되는지를 철저히 분석하고 있습니다. 이는 AI가 단순한 자동화 솔루션을 넘어 실제로 고객 경험을 향상시킬 수 있는지를 보여주는 중요한 사례입니다.

경쟁사와의 비교

리프트가 Claude를 통해 이룬 변화는 단순히 고객 서비스의 효율성을 높이는 데 그치지 않습니다. 이는 경쟁사인 우버와의 비교에서도 중요한 지표로 작용합니다. 최근 우버는 OpenAI와 협력하여 AI 기반 어시스턴트를 에코시스템에 통합하겠다고 발표했습니다.

AI와의 협업: 엔지니어링 혁신

리프트의 플랫폼 책임자 제이슨 보그리넥(Jason Vogrinec)은 “소프트웨어 엔지니어링은 폭발적인 변화를 겪고 있다”며 AI 기반의 방법론이 얼마나 본질적으로 코딩과 제품 개발 방식을 변화시키고 있는지를 강조했습니다. AI의 도입으로 인해 리프트는 고도의 최적화를 통해 더 혁신적이고 고객 중심의 솔루션을 만들어가고 있습니다.

마무리

리프트와 Anthropic의 협업은 고객 경험을 개선하고 엔지니어링 혁신을 이끌기 위한 중요한 단계입니다. Claude를 통해 리프트는 기존의 고객 서비스 패러다임을 변화시키고 있으며, 이는 산업 전반에 걸쳐 AI의 잠재력을 입증하는 중요한 사례로 남을 것입니다. 리프트의 브랜드와 Anthropic의 혁신적인 기술이 결합되어 AI 기술을 잘 활용하는 방법을 보여주는 훌륭한 사례로 기록될 것입니다.

참고

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오픈AI 딥 리서치: AI 기반 심층 연구의 혁신적 도약과 실질적 AI 에이전트를 선보이다

최근 오픈AI가 발표한 ‘딥 리서치(Deep Research)’ 모드는 AI 기술의 새로운 패러다임을 제시하였습니다. 이 기능은 사용자들이 전문가 수준의 연구 결과를 빠르고 효율적으로 얻을 수 있도록 하여, 많은 시간을 절약하게 합니다. 이 글에서는 딥 리서치 모드의 기술적 작동 원리부터 다양한 활용 사례까지 자세히 살펴보겠습니다. 그러나 무엇보다 개인적으로 충격이었던 것은 바로 AI 에이전트의 실질적 모습을 보았다는 것입니다. 어떤 내용들이 있는지 살펴보시죠.

아래 글을 읽기 전에 실제 딥 리서치 조사 결과가 궁금하다면 다음 글을 먼저 읽어보시면 그 품질을 확인할 수 있답니다 : 기업별 생성형 AI 활용 사례 보고서 (Deep Research 결과)

오픈AI 딥 리서치 소개

오픈AI는 최근 ChatGPT Pro 구독 사용자에게 ‘딥 리서치’ 기능을 제공하기 시작하였습니다. 딥 리서치는 특정 주제를 심도 있게 연구하고, 전 세계 웹 데이터를 바탕으로 전문적인 보고서를 작성합니다. 이 기능은 비즈니스, 과학, 의학, 마케팅 등 다양한 분야에 활용될 수 있습니다. 고도의 전문가가 작성한 것과 같은 수준의 출력물을 생성할 수 있어 대중의 관심을 끌고 있습니다.

딥 리서치

딥 리서치는 오픈AI의 o 시리즈 모델, 특히 o3 모델을 기반으로 하여 방대한 양의 정보를 분석하고, 텍스트, PDF, 이미지 등을 통합합니다. 오픈AI의 CEO인 샘 알트먼은 이 기능을 “초능력과 같다”고 표현하며, 시간과 비용 절감에 큰 도움이 된다고 강조하였습니다.

딥 리서치의 기술적 기반

딥 리서치는 오픈AI의 강력한 o3 시리즈 모델을 활용합니다. 이 모델은 여러 단계 연구 과정을 자동화하며, 인터넷 상에서 콘텐츠를 검색하고 통합 및 분석합니다. 이 기능은 실질적인 지식을 스스로 발견하고 습득할 수 있는 AGI 로드맵에 따라 개발되었습니다.

오픈AI의 선구적인 연구 책임자인 마크 첸은 딥 리서치가 인터넷에서 여러 단계 연구를 수행하고 실시간 정보를 바탕으로 계획을 조정하는 방법에 대해 설명하였습니다. 이러한 기능을 통해 분석가나 전문가가 작성할 법한 완전 인용된 연구 논문과 유사한 결과물을 생성할 수 있다고 밝혔습니다.

딥 리서치의 활용 사례

딥 리서치는 다양한 분야에서 활용 가치를 입증하고 있습니다. 오픈AI의 공식 트위터(X) 계정에 따르면, 이 기능은 금융, 과학, 정책, 엔지니어링 분야에서 집중적인 지식 작업을 수행하는 사람들을 위해 개발되었습니다. 뿐만 아니라, 개인적으로 추천 제품을 찾거나 상세한 제품 연구를 수행하는 일반 사용자에게도 유용하다고 합니다.

개인적 의료 성공 사례

딥 리서치의 감동적인 사례 중 하나는 Felipe Millon의 이야기에서 나타났습니다. 그의 아내는 양측 유방암 진단을 받았으며, 심각한 치료 결정을 앞두고 있었습니다. 이때 딥 리서치를 통해 방사선 치료의 장단점을 조사하고 여러 연구를 인용함으로써, 의사들이 제공한 정보 이상의 깊이 있는 통찰을 얻을 수 있었습니다.

향후 계획 및 접근 가능성

현재 딥 리서치는 ChatGPT Pro 사용자들에게 제공되고 있으며, 곧 Plus, Team, 교육 계정을 포함한 더 많은 사용자에게 확장될 예정입니다. 오픈AI는 딥 리서치의 리소스 사용을 최적화해 더 많은 사용자가 이 기능을 활용할 수 있도록 준비하고 있습니다. 이 기능은 장시간 자율적으로 사고할 수 있는 모델이기 때문에, 보고서를 작성할 때 반드시 출처를 확인하는 것이 중요합니다. 딥 리서치의 혁신적인 면모와 기대되는 발전은 기업의 관점에서는 AI 에이전트 시장의 개화를 알리는 신호탄으로 보입니다. 지금까지는 개념이었다면 이제는 실제 손에 잡히는 결과물로 다가온 것으로 이해가 됩니다. 앞으로 어떻게 진화발전할지 벌써부터 기대가 되는군요.

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