Author: Oriol Zertuche

Oriol Zertuche is the CEO of CODESM and Cody AI. As an engineering student from the University of Texas-Pan American, Oriol leveraged his expertise in technology and web development to establish renowned marketing firm CODESM. He later developed Cody AI, a smart AI assistant trained to support businesses and their team members. Oriol believes in delivering practical business solutions through innovative technology.

셀러를 위한 아마존의 최신 생성 AI 도구는 무엇을 제공하나요?

How Does Amazon AI for Sellers Work?

이커머스 업계에서 아마존의 최근 움직임은 연례 셀러 컨퍼런스에서 선보인 셀러를 위한 제너레이티브 AI입니다,
아마존 액셀러레이트 2023
. 새로운 AI 기능 덕분에 매력적이고 유용한 제품 목록을 만드는 것이 훨씬 더 간단해졌습니다! 이 블로그에서 그 내용을 자세히 알아보세요.

셀러를 위한 아마존의 제너레이티브 AI

Amazon 는 판매자를 위한 제너레이티브 AI를 도입하여 판매 게임을 강화했습니다. 새로 도입된 AI 기능 덕분에 아마존 셀러는 상세하고 매력적인 상품 설명, 제목, 리스팅 세부 정보를 더 쉽게 작성할 수 있습니다.

네, 맞습니다! 길고 복잡한 프로세스가 필요 없습니다. 판매자는 더 이상 제품마다 다양한 정보를 입력할 필요가 없습니다. 새 제품을 훨씬 더 빠르고 간편하게 추가할 수 있습니다. 이렇게 하면 현재 리스팅을 개선하여 구매자가 구매 시 더욱 안심하고 구매할 수 있습니다.


출처

“새로운 생성형 AI 모델을 통해 품질, 성능, 효율성을 획기적으로 개선하면서 전례 없는 규모로 제품 지식을 추론, 개선, 보강할 수 있습니다. 유니티의 모델은 다양한 정보 소스, 잠재 지식, 논리적 추론을 통해 제품 정보를 추론하는 방법을 학습합니다. 예를 들어, 사양에 지름이 나와 있으면 테이블이 둥글다고 추론하거나 이미지에서 셔츠의 칼라 스타일을 추론할 수 있습니다.”라고 설명합니다.

로버트 테키엘라


아마존 셀렉션 및 카탈로그 시스템 부문 부사장

셀러를 위한 아마존의 제너레이티브 AI는 정확히 어떤 기능을 하나요?

아마존의 새로운 AI 기능이 셀러에게 가져다주는 이점은 다음과 같습니다:

  • 셀러는 몇 단어 또는 문장으로 품목에 대한 간략한 요약만 제출하면 아마존에서 검토를 위한 고품질 텍스트를 생성합니다.
  • 판매자가 원하는 경우 판매자가 편집할 수 있습니다.
  • 자동으로 생성된 콘텐츠를 아마존 카탈로그에 제출하기만 하면 됩니다.

결과는? 판매자를 위한 고품질 리스팅. 그리고 그거 아세요? 쇼핑객은 구매하려는 제품을 더 쉽게 찾을 수 있습니다.

셀러용 Amazon AI는 어떻게 작동하나요?

아마존은 머신 러닝과 딥 러닝을 사용하여 상품 정보를 자동으로 추출하고 개선했습니다. 보다 구체적으로, 다음을 사용합니다. 대규모 언어 모델(LLM) 를 사용하여 보다 철저한 제품 설명을 작성할 수 있습니다. 하지만 왜 LLM일까요? 이러한 머신 러닝 모델은 방대한 양의 데이터로 학습됩니다. 따라서 텍스트 및 기타 자료를 감지, 요약, 번역, 예측, 생성할 수 있습니다.

이 미국 이커머스 대기업은 LLM을 가르치는 데 어떤 정보를 사용했는지 정확히 밝히지 않았습니다. 그러나 회사가 자체 상장 데이터를 사용하고 있는 것으로 보입니다.

그러나 생성형 AI 모델을 대규모로 사용하면 사실이 아닌 잘못된 정보를 생성하는 경향과 사람이 확인하지 않으면 알아채지 못할 수 있는 기타 오류가 발생할 수 있다는 우려가 제기됩니다.

그럼에도 불구하고 지난 몇 달 동안 많은 셀러가 Amazon의 최신 AI 제품을 테스트했으며, 예비 피드백에 따르면 대부분의 셀러가 AI가 생성한 리스팅 콘텐츠를 적극적으로 사용하고 있는 것으로 나타났습니다.

결론

아마존은 셀러가 수익성 있는 비즈니스를 시작하고 성장시키는 데 도움을 주는 방법 중 하나인 리스팅 크리에이터가 AI를 더 쉽게 사용할 수 있도록 지원하기 시작했습니다. 이는 판매자 경험을 개선하고 더 성공적인 판매자를 지원하기 위해 AI를 활용하는 방법의 시작에 불과합니다.

자세히 알아보기: 메타의 AI 스튜디오

미스트랄 AI란: 오픈 소스 모델

The French startup Mistral AI has introduced the GenAI model. Is it the next best AI business assistant?

AI 분야를 혁신하기 위한 큰 발걸음으로 프랑스 스타트업 미스트랄 AI는 GenAI 비즈니스 어시스턴트를 출시했습니다. 메타나 OpenAI와 같은 업계 거물들의 아성을 무너뜨릴 준비가 되어 있습니다. 이 블로그에서는 인공지능의 흥미로운 발전이 가져올 수 있는 잠재적 의미를 살펴봅니다.

미스트랄 AI의 놀라운 1억 1,300만 달러 가치 평가: 화제가 되는 이유는?

파리에 본사를 둔 AI 스타트업인 미스트랄 AI는 2억 6,000만 달러의 가치를 인정받아 1억 1,300만 달러의 투자금을 유치하며 많은 사람들의 이목을 끌었습니다. 이 회사는 설립한 지 3개월밖에 되지 않았고 직원 수는 20명이 채 되지 않았습니다. 그래서 당시에는 밸류에이션 게임처럼 보였습니다.

몇 달 후, 미스트랄 AI는 자체 오픈소스 대규모 언어 모델인 미스트랄 7B를 출시했습니다. 미스트랄 7B보다 두 배 큰 라마 2 13B 모델보다 모든 매개변수에서 더 우수합니다. 미스트랄 AI는 다음 항목에서도 라마-1 34B보다 우수합니다.
많은 벤치마크
.

미스트랄 7B와 자이언츠: 이 AI 오픈소스의 뛰어난 성능

이 경량 AI 모델은 기존의 헤비급 AI 모델과 경쟁하고 있습니다. 그리고 물러서지 않습니다!

적은 비용과 리소스로 지금까지 보여준 미스트랄 AI의 성능은 막대한 가치에 걸맞은 가치가 있음을 입증했습니다. 다음은 미스트랄 AI가 성공할 수 있었던 주요 이유 중 일부입니다:

  • 미스트랄 AI가 1세대 AI 모델을 훈련하는 데 사용하는 훈련 방법이 더 효율적입니다.
  • 미스트랄 AI의 학습 방식은 기존 방식보다 구현 비용이 최소 2배 이상 저렴합니다.
  • 오픈 소스의 특성상 유연성이 뛰어납니다.
  • 오픈 소스 모델은 미세 조정이 용이하다는 점이 가장 큰 장점입니다.

미스트랄 AI는 이러한 모델을 누구나 사용할 수 있도록 개방했습니다. 그렇다면 이 프랑스 스타트업이 더 크고, 더 좋고, 더 복잡한 모델을 내놓을 것이라는 뜻일까요? 네, 맞아요!

지금까지 전 세계의 AI 애호가들은 양질의 AI 비즈니스 어시스턴트 및 기반 모델을 개발하기 위해 Meta에 의존해 왔습니다. 따라서 미스트랄 AI의 GenAI 모델은 그들에게 좋은 일이었습니다.

새로운 AI 플레이어를 위한 길 닦기

AI 비서 분야는 대부분의 플레이어가 미국 출신으로 과점 상태입니다. 하지만 지금까지 다른 플레이어의 발목을 잡았던 것은 무엇이었을까요? 그 이유는 진입 장벽이 높기 때문입니다. 이러한 잠재적인 인공지능 직원 거인들과 경쟁하려면 어렵게 만든 기술과 막대한 투자가 필요합니다.

수백만 달러의 자금과 희귀한 팀으로 구성된 미스트랄의 진입은 이 분야에 지각 변동을 일으킬 수 있습니다. 실제로 미스트랄은 2024년까지 LLaVA와 마찬가지로 GPT-4를 능가하는 비즈니스용 AI 비서를 개발할 계획입니다.

미스트랄이 AI 분야에서 차별화되는 점은 무엇인가요? 미스트랄의 창립 팀은 비즈니스용 AI 비서 분야의 리더들로 구성되어 있습니다. 메타 및 딥마인드 출신의 숙련된 연구진으로 구성된 미스트랄의 빠른 성공은 결코 우연이 아니며, 메타 및 오픈AI와 경쟁하기 위한 향후 계획도 잘 짜여진 것으로 보입니다.

미스트랄 AI의 새로운 AI 비즈니스 어시스턴트 모델의 유연성과 오픈소스 라이선스는 누구나 AI 분야에 진입할 수 있는 기반을 제공합니다. 하지만 이 모델은 제한 없이 사용할 수 있기 때문에 윤리적 사용이 문제가 될 수 있습니다.

결론

미스트랄은 AI의 물결을 순조롭게 타고 있으며, 이 프랑스 스타트업은 창업한 지 2년 만에 Meta 및 OpenAI가 제공하는 독점적인 비즈니스용 AI 솔루션과 치열한 경쟁을 벌일 준비가 되어 있습니다.

이제 이 분야에 또 다른 거물이 등장했으니 언어 모델뿐만 아니라 다른 종류의 모델도 볼 수 있을 것입니다. 이러한 고품질 오픈소스 모델은 AI 산업의 변화를 보여줍니다. 이는 미스트랄 AI와 같은 새로운 비즈니스 AI 모델이 메타나 오픈AI와 같은 미국의 거대 AI 기업과 직접 경쟁할 수 있게 되었다는 것을 의미합니다.

자세히 보기: 2023년 상위 6대 AI 도구 디렉토리

메타의 AI 스튜디오: 나만의 AI 챗봇, 도구 및 소프트웨어 만들기

With AI Studio's advanced capabilities addressing a range of chatbot requirements, coupled with the sandbox tool, Meta's efforts toward making AI accessible for all can be expected to transform the chatbot arena for professional and personal usage.

최근 열린
메타 커넥트 2023
행사에서 메타의 CEO 마크 저커버그는 개인과 기업을 위한 다양한 AI 경험을 다음과 같이 소개했습니다.
AI 스튜디오
. AI Studio를 사용하면 나만의 AI 챗봇, 도구 또는 소프트웨어를 만들 수 있습니다! 전 세계 15억 명의 AI 챗봇 사용자를 보유한 Facebook의 모회사 Meta는 누구나 AI를 개발할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.

메타의 새로운 AI 혁신은 코딩에 대한 전문 지식 없이도 개인화된 AI 챗봇을 만들 수 있는 기능을 제공합니다.

“주로 생산성, 커뮤니케이션 개선, 사용자 참여 측면에서 중소기업 및 엔터프라이즈 측면도 분명히 존재합니다 .”라고 Gartner의 애널리스트 아룬 찬드라세카란은 말합니다.

사전 학습된 다양한 모델과 사용자 친화적인 드래그 앤 드롭 툴을 제공하는 AI Studio를 사용하면 누구나 AI 챗봇을 제작하고 학습시킬 수 있습니다. 고객 서비스 챗봇부터 유명인이나 역사적 인물처럼 대화하는 AI 챗봇까지, AI Studio의 창의적인 잠재력은 무한합니다!

AI 생태계에 기여하는 메타데이터

메타는 제너레이티브 AI와 자연어 처리(NLP)에서부터 컴퓨터 비전 및 기타 AI의 핵심 영역에 이르기까지, 오랫동안 협업적이고 윤리적인 AI 솔루션을 통해 사람들을 재미있고 영감을 주는 방식으로 연결하는 데 주력해 왔습니다. 메타 커넥트 2023에서는 AI 스티커, 이미지 편집용 에뮤, 레이밴 스마트 클래스, 퀘스트 3 등이 출시되었습니다.

시계! 오리진 스토리 – 메타 AI

2016년, 당시 페이스북으로 불리던 메타는 기업용 메시징 챗봇을 위한 메신저 개발 키트를 출시했습니다. 바로 이때 AI Studio가 처음 도입되었습니다. 하지만 오늘날의 AI Studio 봇은 엄격하게 프로그래밍된 과거의 규칙 기반 봇과는 전혀 다릅니다. 그들은 더 유능하고 역동적으로 답변합니다.

어떻게?

강력한 언어 모델을 사용하고 있습니다.

그중 하나는 100만 개 이상의 인간 주석을 학습한 Meta의 라마 2입니다.

앞으로 몇 주 동안 무슨 일이 일어날까요? 개발자는 Meta의 API를 사용하여 메시징 서비스를 위한 타사 AI를 만들 수 있습니다. 이 개발은 메신저에서 시작됩니다. 다음은 Instagram과 WhatsApp입니다.

확장을 목표로 하는 소규모 기업부터 커뮤니케이션을 개선하고자 하는 대기업 브랜드에 이르기까지 모든 기업은 고객 서비스를 향상하고 브랜드의 가치를 구현하는 AI를 개발할 수 있습니다. 현재 AI Studio의 주요 사용 사례는 이커머스 및 고객 지원입니다. 메타는 알파 버전으로 시작했지만, 2024년에 AI 스튜디오를 확장하고 개선할 계획입니다.

또한 크리에이터는 메타의 모든 앱에서 자신의 디지털 존재감을 돋보이게 하는 AI를 개발할 수 있게 됩니다. 이러한 AI를 승인하고 직접 제어할 수 있게 됩니다.

확장을 목표로 하는 소규모 기업부터 커뮤니케이션을 개선하고자 하는 대기업 브랜드까지, 모든 기업은 고객 서비스를 개선하고 브랜드의 가치를 구현하는 AI를 개발할 수 있게 됩니다. 현재 AI Studio의 주요 사용 사례는 이커머스 및 고객 지원입니다. 메타는 알파 버전으로 시작했지만 2024년에 AI Studio를 확장하고 개선할 계획입니다.

메타의 AI 샌드박스와 메타버스 시너지 효과

메타는 AI 스튜디오의 데뷔와 함께 2024년에 출시될 샌드박스 도구에 대한 정보를 공개했습니다. 이 플랫폼을 통해 사용자는 AI 제작을 직접 해볼 수 있으며, 잠재적으로 AI 기반 제품 제작을 대중화할 수 있습니다.

더 놀라운 점은 무엇일까요? 메타는 이 샌드박스 도구를 메타버스 플랫폼에 통합할 큰 계획을 가지고 있습니다. 그러한 플랫폼 중 하나가 Horizon Worlds입니다. 이를 통해 AI Studio를 사용하여 만든 다양한 메타버스 게임과 경험을 향상시킬 수 있습니다.

결론

다양한 챗봇 요구 사항을 처리하는 AI Studio의 고급 기능과 샌드박스 도구가 결합되어 누구나 AI에 액세스할 수 있도록 하는 Meta의 노력은 전문가용 및 개인용 AI 챗봇 분야를 변화시킬 것으로 기대됩니다.

SAP 제너레이티브 AI ‘줄’이 비즈니스 부조종사가 될 수 있을까요?

Joule is designed to generate responses based on real-world situations. The German multinational software giant is putting in the effort to make sure Joule is not just productive but also ethical and responsible. They're gearing up for a future where generative AI plays a central role in personal and professional settings.

일상 생활에서 제너레이티브 AI의 보급이 증가하고 있음을 인식하고 있습니다, SAP 생성형 AI 어시스턴트인 비즈니스 부조종사 가 여기 있습니다! 세계 각지에서 제너레이티브 AI가 어떻게 자리를 잡아가고 있는지 살펴보는 것은 흥미롭습니다. 설문조사에 참여한 호주인의 약 절반인 49%가 제너레이티브 AI를 활용하고 있습니다. 미국에서는 45%, 영국에서는 29%입니다.

SAP 제너레이티브 AI 줄이란?

는 실제 상황을 기반으로 응답을 생성하도록 설계되었습니다. 독일의 다국적 소프트웨어 대기업인 줄은 생산성뿐 아니라 윤리적이고 책임감 있는 기업이 되기 위해 노력하고 있습니다. 이들은 개인 및 업무 환경에서 제너레이티브 AI가 중심이 되는 미래에 대비하고 있습니다.

줄은 모든 SAP 애플리케이션의 일부가 될 것입니다. HR, 재무, 공급망, 고객 경험 등 어떤 업무를 처리하든 Joule이 함께합니다.

어떤 내용인가요?

평이한 언어로 질문하거나 문제를 제기하고 문맥에 맞는 지능적인 답변을 받을 수 있다고 상상해 보세요.

Joule은 다용도 제너레이티브 AI 어시스턴트로, 모든 SAP 애플리케이션에서 사용자를 지원하며 지속적으로 새로운 상황을 제공합니다.

이것이 바로 줄이 제공하는 기능입니다. SAP의 포괄적인 포트폴리오와 외부 소스의 광범위한 비즈니스 데이터를 활용하여 가장 인사이트가 풍부하고 관련성 높은 답변을 얻을 수 있습니다.

Joule은 다용도 제너레이티브 AI 어시스턴트로, 모든 SAP 애플리케이션에서 사용자를 지원하며 지속적으로 새로운 상황을 제공합니다.

물류 프로세스를 개선할 수 있는 방법을 결정해야 하는 과제에 직면해 있다고 가정해 보세요. 평가를 위해 제조업체에 실행 가능한 솔루션을 제시하기 위해 Joule은 판매 실적이 저조할 수 있는 지역을 파악할 수 있습니다.

Joule은 다용도 제너레이티브 AI 어시스턴트로, 모든 SAP 애플리케이션에서 사용자를 지원하며 지속적으로 새로운 상황을 제공합니다.

또한 공급망 문제를 암시하는 다른 데이터 세트에 연결하여 공급망 시스템에 즉시 연결할 수 있습니다. 하지만 여기서 멈추지 않습니다. Joule은 다재다능한 도우미로, 모든 SAP 애플리케이션에서 사용자를 지원하며 새로운 상황을 지속적으로 제공합니다.

Joule은 다용도 제너레이티브 AI 어시스턴트로, 모든 SAP 애플리케이션에서 사용자를 지원하며 지속적으로 새로운 상황을 제공합니다.

Joule이 최고 수준의 SAP 제너레이티브 AI 어시스턴트인 이유는 무엇일까요?

세계 최고의 전사적 자원 관리 소프트웨어 공급업체 중 하나인 SAP는 데이터 보호와 공정성을 중요하게 생각합니다. 뛰어난 기능 중 하나는 Joule이 배포하는 대규모 언어 모델(LLM)에서 편견을 배제하기 위해 노력한다는 점입니다.

효율성 향상

SAP 제너레이티브 AI 줄

출처

 

특정 역할을 이해하고 SAP 애플리케이션 내에서 원활하게 협업하여 작업을 간소화하는 AI 어시스턴트로 생산성을 향상하세요.

향상된 인텔리전스

필요할 때마다 신속한 응답과 인텔리전트 인사이트에 액세스하여 워크플로우 중단 없이 더 빠른 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

향상된 결과

SAP 제너레이티브 AI 줄

출처

 

간단히 문의하고 맞춤형 콘텐츠를 받아 작업을 시작하세요. 직무 설명서를 생성하고 코딩 지침을 얻는 등의 작업을 손쉽게 수행할 수 있습니다.

완전한 자율성

SAP 제너레이티브 AI 줄

출처

 

안전하고 통제된 환경에서 제너레이티브 AI를 활용하면서 의사 결정 및 데이터 개인 정보를 완벽하게 제어할 수 있습니다.

Joule은 고객 정보를 사용하여 LLM을 교육하지 않습니다. 데이터는 안전하게 유지되며, 의도치 않은 편견이 AI의 응답에 개입할 위험이 없습니다.

SAP의 제너레이티브 AI 어시스턴트 출시 계획

줄의 출시는 SAP의 솔루션 제품군 전반에 걸쳐 단계적으로 이루어지고 있습니다. 기대할 수 있는 사항은 다음과 같습니다:

  1. 올해 말, 줄은 다음과 같은 솔루션으로 데뷔할 예정입니다.
    SAP 석세스팩터스 솔루션
    을 통해 출시될 예정이며
    SAP 시작 사이트
    .
  2. 내년에는 다음과 같이 범위를 확장할 예정입니다.
    SAP S/4HANA 클라우드
    공개 버전입니다. 따라서 이를 사용 중이라면 Joule이 도움을 드릴 것입니다.
  3. 그 이후에도 줄은 여정을 계속하여 다음과 같은 핵심적인 부분이 될 것입니다.
    SAP 고객 경험

    SAP 아리바 솔루션
    .
  4. 또한
    SAP 비즈니스 기술 플랫폼
    에도 합류하여 다양한 SAP 애플리케이션에서 사용할 수 있습니다.

따라서 줄은 사용자 경험을 향상시키기 위해 SAP 에코시스템의 다양한 구석구석으로 점차 진출하고 있습니다.

SAP 제너레이티브 AI 줄에서 기대할 수 있는 것은?

가격 책정에는 불확실성이 존재합니다. SAP의 이전 예측에 따르면, 비즈니스 기능을 위한 임베디드 AI는 다음과 같은 효과를 가져올 수 있습니다. 30% 프리미엄. 하지만 좋은 소식은 고객이 추가 비용 없이 줄의 일부 기능을 사용할 수 있다는 것입니다. 반면에 특정 비즈니스 요구에 맞춘 특정 고급 기능의 경우 프리미엄이 부과될 수 있습니다. 따라서 사용 계획에 따라 다릅니다.

결론

생성형 AI 어시스턴트인 줄은 SAP 애플리케이션 전반에서 지능적인 응답과 문제 해결을 통해 비즈니스 운영을 혁신할 준비가 되어 있습니다.

10월 2~4일 SuccessConnect, 10월 9~11일 스펜드 커넥트 라이브, 10월 25일 고객 경험 라이브, 11월 2~3일 SAP 테크에드 컨퍼런스 등 SAP의 흥미로운 업데이트가 줄줄이 예정되어 있으니 달력에 표시해 두세요!

자세히 알아보기: Microsoft 코파일럿: 비즈니스의 최신 AI

GPT-4 비전의 새로운 경쟁자, LLaVA를 만나보세요.

OpenAI의 GPT-4 이미지 인식 기술은 최근 기술 업계에 큰 반향을 일으켰습니다. 하지만 이 모든 것이 정리되는 와중에도 새로운 경쟁자가 등장했습니다: 바로 LLaVA, 즉 대형 언어 및 비전 어시스턴트입니다. 오픈 소스이며 무료로 사용할 수 있는 LLaVA는 이미지 인식 기술의 경계를 재정의할 것입니다.

LLaVA

LLaVA란 무엇인가요?

LLaVA는 위스콘신-매디슨 대학교, 마이크로소프트 리서치, 컬럼비아 대학교의 전문가들이 만든 최첨단 도구입니다. 간단히 말해, 사진과 같은 시각적 요소와 텍스트와 같은 언어 모두를 이해하도록 설계된 기술입니다. 사람처럼 사진에 대해 채팅할 수 있는 ChatGPT를 상상해 보세요, 바로 LLaVA입니다.

LLaVA가 특별한 이유는 무엇인가요?

LLaVA는 단순한 이미지 인식 도구가 아닙니다. 이 시스템은 비전 ‘인코더'(시스템의 눈이라고 생각하면 됩니다)와 Vicuna(언어 이해를 위한 두뇌)라는 것을 결합합니다. 이 조합을 통해 LLaVA는 GPT-4 Vision과 마찬가지로 이미지에 대해 채팅하고 복잡한 시각적 정보를 이해하는 데 탁월한 능력을 발휘합니다.

오픈 소스 및 즉시 사용 가능

더 흥미로운 점은 무엇일까요? 기술 애호가이거나 개발자라면 LLaVA의 내부를 자세히 살펴볼 수 있습니다. 크리에이터들이 친절하게도 모든 것을 온라인에 공유해 주었습니다. 청사진(또는 문서)부터 실제 코드와 모델에 이르기까지 호기심 많은 분들을 위해 모든 것이 공개되어 있습니다.

결론적으로

이미지 인식 기술 환경은 경쟁이 치열하지만, LLaVA는 단기간에 틈새 시장을 개척한 것은 의심할 여지가 없습니다. 뛰어난 성능과 오픈 소스라는 특성이 결합되어 기술 업계에서 주목할 만한 제품입니다.

이미지 인식 기술의 시대는 빠르게 진화하고 있으며, 이제 LLaVA까지 가세하면서 미래는 더욱 밝아 보입니다. 이 시각적 혁명에 동참할 준비가 되셨나요?

LLaVA에 대해 자세히 알아보기

DALL-E 3 프롬프트로 벡터 일러스트를 만드는 방법

DALL-E 3 프롬프트는 매우 디테일하고 사실적인 이미지를 생성하는 데 도움이 됩니다. 이를 위해 광범위한 이미지 데이터베이스를 평가하고 입력 텍스트를 사용하여 관련성 있는 비주얼을 제작합니다.

그래픽 디자인의 세계는 최근 몇 년 동안 극적인 변화를 목격했습니다. 벡터 이미지를 만드는 데 시간이 많이 걸리고 Adobe Illustrator와 같은 복잡한 소프트웨어에 대한 광범위한 지식이 필요했던 시절이 있었습니다. 전문가라도 하나의 벡터 디자인을 완성하는 데는 몇 시간이 걸리는 경우가 많습니다.

하지만 오늘날에는 상황이 크게 바뀌었습니다. AI 기술의 등장으로 벡터 이미지를 만드는 과정이 단순화되고 대중화되었습니다. OpenAI가 개발한 고급 AI 모델인 ChatGPT Plus는 이러한 변화의 중추적인 역할을 담당했습니다.

이 강력한 도구는 텍스트 설명을 이해하고 이를 기반으로 벡터 이미지를 생성할 수 있습니다. 세부적인 프롬프트를 입력하기만 하면 AI가 알아서 작동합니다. 설명이 구체적일수록 비전에 더 가까운 결과물을 얻을 수 있습니다.

그렇다면 DALL-E 3 프롬프트를 사용하여 텍스트에서 벡터 이미지를 만들려면 어떻게 해야 할까요?

설명을 입력하고 이미지가 구체화될 때까지 기다리는 것만큼 간단하나요?

본질적으로는 그렇습니다. 그러나 결과를 최적화하려면 고려해야 할 몇 가지 뉘앙스가 있습니다. 이 블로그에서 바로 그 내용을 살펴보려고 합니다. 자세히 알아봅시다.

1단계: 이미지 구상하기

프로세스의 첫 번째 단계는 비즈니스 요구사항에 맞게 생성하려는 이미지를 정의하는 것입니다. 설명을 너무 광범위하게 작성하면 AI가 더 복잡한 환경을 생성하여 원하는 벡터 스타일의 모양이 손상될 수 있다는 점을 기억하세요. 따라서 씬에 표시할 항목과 요소를 구체적으로 지정하면 원하는 스타일을 유지하는 데 도움이 됩니다.

예를 들어, ‘비즈니스 회의’라고 표현하는 대신 ‘남녀 전문가가 화이트보드를 배경으로 브레인스토밍을 하고 있다’라고 표현할 수 있습니다. 설명이 구체적일수록 AI가 사용자의 비전에 더 잘 부합할 수 있습니다.

2단계: DALL-E 3 프롬프트 디자인하기

콘셉트를 파악했다면 이제 프롬프트를 공식화할 차례입니다. 프롬프트에는 주제(보고 싶은 내용)와 문체 요소(어떻게 보여야 하는지)가 모두 포함되어야 합니다. 이 시나리오의 경우 스타일 수정자는 “평평한 단순 벡터 일러스트 스타일, 생생한 색상, 흰색 배경”이 될 수 있습니다.

다음은 전체 DALL-E 3 프롬프트 예제입니다:

화이트 보드, 평평한 간단한 벡터 일러스트레이션 스타일, 생생한 색상, 흰색 배경을 배경으로 브레인 스토밍하는 남녀 전문가
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3단계: 이미지 생성

DALL-E 3 프롬프트가 준비되었으므로 이제 이미지를 생성할 수 있습니다. 이 AI 도구의 장점은 텍스트 프롬프트를 고유한 시각적 표현으로 변환하는 기능입니다. 하지만 작업은 여기서 끝나지 않습니다. 이미지를 생성한 후에는 프롬프트에서 반복하거나 AI의 편집 기능을 사용하여 이미지를 더욱 세밀하게 다듬을 수 있습니다. 특정 요소를 조정하거나 세부 사항을 추가하거나 스타일을 변경하여 원하는 이미지에 완벽하게 부합하는 이미지를 얻을 수 있습니다.

dall-e 3 벡터 이미지

일관성 있는 이미지 시리즈를 만들려면 프롬프트에 색상 테마를 추가하는 것이 좋습니다. 예를 들어 프레젠테이션을 위한 일련의 이미지를 만드는 경우 시각적 일관성을 유지하기 위해 ‘파란색 테마’를 사용하는 것이 좋습니다. AI 프롬프트의 배경 설명 앞에 색상 테마를 추가하기만 하면 됩니다. 이렇게 하면 이미지를 생성하고 다듬을 때 비즈니스 브랜딩 또는 프레젠테이션 테마와 일치하는 일관된 색 구성표를 유지할 수 있습니다.

4단계: DALL-E 3 이미지를 SVG로 변환하기

만족할 만한 이미지를 만들고 다듬은 후에는 확장 가능한 벡터 그래픽(SVG) 형식으로 변환할 수 있습니다. SVG는 픽셀화 없이 모든 규모에서 고품질의 비주얼을 구현할 수 있어 벡터 이미지에 널리 사용되는 형식입니다.

이를 위해 Adobe Express SVG를 사용할 수 있습니다. 이미지를 쉽게 업로드하고 SVG 파일로 변환할 수 있는 무료 도구입니다. 이미지를 업로드하고 변환이 완료될 때까지 기다린 다음 새 SVG 파일을 다운로드하기만 하면 됩니다. AI로 생성한 아트를 다양한 유형의 콘텐츠에 쉽게 통합할 수 있는 간단한 프로세스입니다.

이 마지막 단계를 끝으로 저희는 여정의 끝에 도달했지만, 사실 여러분의 여정은 이제 시작에 불과합니다.

자세히 알아보기: 마케팅용 DALL-E 3

결론

Dall-E 3와 같은 AI 기술의 등장으로 벡터 이미지 제작은 시간이 많이 걸리는 작업에서 흥미롭고 창의적인 여정으로 변모했습니다. 오늘 살펴본 이미지 구상, 프롬프트 디자인, 이미지 생성 및 다듬기, 최종 결과물을 SVG 형식으로 변환하는 프로세스는 시작에 불과합니다. 이제 이러한 도구와 기술을 통해 고유한 비전을 실현할 수 있는 힘을 얻게 되었습니다. 그러니 마음껏 창작해 보시고, 유일한 한계는 여러분의 상상력이라는 것을 기억하세요.