반응형 전체 글95 프롬프트만으로 여러 개체를 잘 그릴 수 있을까? Stable Diffusion의 한계점 분석멀티 객체 프롬프트에서 객체가 사라지거나, 섞이거나, 이상하게 나타나는 이유는?도입최근 텍스트-이미지(T2I) 생성 기술의 발전은 놀랍습니다.*"고양이, 개, 토끼, 독수리, 말이 있는 사진"*이라는 간단한 프롬프트로 고해상도의 사실적인 이미지를 생성할 수 있죠.하지만 언급된 모든 객체가 실제로 이미지에 나타날까요?실무와 연구 모두에서 멀티 객체 프롬프트 사용 시 일부 객체가 누락되거나, 혼합되거나, 잘못 배치되는 경우를 자주 목격합니다.이 글에서는 Stable Diffusion을 중심으로 이러한 실패의 근본 원인을 분석합니다.왜 한 줄짜리 프롬프트만으로는 여러 객체를 충실히 렌더링하기 어려운지 탐구해보겠습니다.멀티 객체 프롬프트의 일반적인 문제들객체 누락프롬프.. 2025. 7. 18. Diffusion LLM이란? 오토레그레시브 LLM의 대안을 제시하다 Diffusion LLM이란? 오토레그레시브 LLM의 대안을 제시하다최근 인공지능(AI) 분야에서는 대형 언어 모델(LLM)의 발전 속도가 눈부시게 빨라지고 있습니다. OpenAI의 GPT, Meta의 LLaMA, Google의 Gemini, Anthropic의 Claude 등 다양한 언어 모델이 시장에 등장하고 있으며, 각 모델은 점점 더 높은 정확도와 맥락 이해 능력을 자랑합니다.하지만 이들 대부분은 공통적으로 오토레그레시브(autoregressive) 구조에 기반하고 있습니다. 이 구조는 단어를 한 개씩 순차적으로 생성하면서 다음 단어를 예측하는 방식으로 동작하는데, 속도, 병렬화 어려움, 오류 누적 등 여러 한계를 가지고 있습니다.이러한 구조적 한계를 극복하기 위한 새로운 패러다임이 등장했습니다... 2025. 5. 14. 구글 Gemini 1.5, AI의 새로운 패러다임을 열다: 캐릭터 일관성과 캔버스의 혁신 AI 업계가 다시 한 번 술렁이고 있습니다. 구글이 발표한 Gemini 1.5는 단순한 AI 모델 업그레이드가 아닙니다. 멀티모달 AI의 한계를 뛰어넘는 강력한 기능과 사용자 경험 혁신으로 시장에 깊은 인상을 남기고 있습니다. 이번 글에서는 Gemini 1.5의 주요 특징과, 실제 활용 사례, 그리고 경쟁 AI와의 차별점을 심층 분석해 보겠습니다.AI 캐릭터 일관성: Gemini 1.5가 만든 차별화 포인트기존 AI 영상 생성 도구의 문제점 중 하나는 캐릭터가 장면마다 얼굴이나 표정, 스타일이 다르게 표현된다는 점이었습니다. 이는 콘텐츠의 일관성과 몰입도를 저하시켜, 기업 및 크리에이터들에게 큰 불편을 초래해 왔습니다.Gemini 1.5는 캐릭터 일관성을 유지하는 능력을 탑재해, 영상 전반에 걸쳐 동일한.. 2025. 3. 20. 바이두, ERNIE 4.5와 ERNIE X1으로 AI 시장 가격 파괴 선언 – OpenAI와 Google에 정면 승부 중국 AI 시장의 거인, 다시 한 번 승부수를 띄우다최근 글로벌 AI 시장에서 중국의 대표 기술 기업인 바이두(Baidu)가 다시 한 번 판을 흔들고 있습니다. AI뉴스에 따르면, 바이두는 자사의 차세대 언어 모델 ERNIE 4.5와 클라우드 AI 서비스용 ERNIE X1을 공개하면서 OpenAI, Google DeepMind 등 서구 경쟁사들을 정면으로 겨냥했습니다. 무엇보다도 주목할 점은 이들 모델이 ‘가격 경쟁력’을 내세우며 경쟁사 대비 저렴한 비용으로 뛰어난 성능을 제공하겠다고 선언한 것입니다.바이두는 이번 발표를 통해 중국 및 글로벌 AI 시장의 파워게임에서 확실한 우위를 점하고자 하는 의지를 드러냈습니다. 그렇다면 이번 ERNIE 4.5와 ERNIE X1의 등장이 왜 중요한지, 그리고 실제로 .. 2025. 3. 18. 이전 1 2 3 4 ··· 24 다음
