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AI 기술의 발전은 영상 제작의 패러다임을 완전히 바꾸고 있습니다. 그 중심에는 바로 Synthesia가 있습니다. 이 서비스는 텍스트만 입력하면 실제 사람처럼 말하고 움직이는 아바타가 등장하는 고품질 영상을 만들어냅니다. 특히 영상 제작에 대한 전문 지식 없이도 누구나 쉽게 콘텐츠를 제작할 수 있다는 점에서 혁신적이라 할 수 있습니다. 이 글에서는 Synthesia의 기술적 배경부터 활용 사례, 경쟁 서비스와의 비교, 윤리적 고려사항까지 깊이 있게 다뤄보겠습니다.🧠 기술적 원리: Synthesia는 어떻게 작동할까?1. 딥러닝 기반 음성 및 영상 합성Synthesia는 딥러닝 기반의 자연어 처리(NLP) 기술을 활용하여, 사용자가 입력한 텍스트를 자연스러운 음성으로 변환합니다. 이 과정에서 다양한 언..

AI 기반 영상 생성 기술은 빠르게 발전하고 있으며, Runway AI는 그 중심에 있는 서비스 중 하나입니다. 이 글에서는 기존 블로그의 소개를 넘어서, 최신 모델 정보, 기술적 디테일, 산업 활용 사례, 경쟁 서비스와의 비교, 요금제 분석까지 포함하여 개발자와 콘텐츠 제작자들이 실질적으로 참고할 수 있는 Runway AI의 전문적인 내용을 제공합니다.🔄 최신 모델 정보: Gen-3 Alpha와 Gen-4의 등장기존에 소개되었던 Gen-2는 뛰어난 텍스트-투-비디오 성능으로 주목받았지만, Runway는 이를 넘어 Gen-3 Alpha와 Gen-4 모델을 출시하며 업계를 다시 선도하고 있습니다.✅ Gen-3 Alpha 주요 특징텍스트, 이미지, 비디오를 입력받아 10초 분량 영상 생성움직임과 물리적 반..

2024년 2월, OpenAI는 새로운 영상 생성 AI 플랫폼인 Sora를 공개하며 텍스트에서 영상으로의 전환 시대에 새로운 이정표를 제시했습니다. Sora는 단순한 영상 생성 도구를 넘어, 시간과 공간, 감정과 스토리라인을 정교하게 구현해내는 멀티모달 생성 AI의 결정체로 주목받고 있습니다. 본 블로그에서는 Sora의 기술적 기반, 차별점, 활용 가능성, 경쟁 서비스와의 비교 등 개발자 및 창작자 관점에서 깊이 있는 분석을 제공합니다.1. 기술적 개요1-1. 모델 아키텍처 Sora는 OpenAI가 개발한 Transformer 기반의 디퓨전 모델을 사용합니다. 기존 Stable Diffusion이나 Imagen Video가 시도했던 프레임 단위의 생성 방식에서 더 나아가, Sora는 시간적 연속성과 공간..