구글이 텍스트를 이미지로 변환하는 생성형 AI Imagen 2를 발표하면서, 인공지능 기반 이미지 생성 분야가 새로운 시대에 접어들었습니다. 이번에 선보인 Imagen 2는 이전 버전과 비교하여 사용자 경험과 AI의 이미지 생성 능력을 획기적으로 향상시켰다는 평가를 받고 있습니다.
구글의 AI 연구와 발전의 역사
AI 연구 및 개발 분야에서 Google의 주요 여정을 살펴보겠습니다.
2001년 Google 검색의 기계 학습
Google은 웹 검색에서 더 나은 철자를 제안하기 위해 간단한 형태의 기계 학습을 사용하기 시작했습니다.
2006년 Google 번역 출시
기계 학습을 활용한 Google 번역은 아랍어에서 영어로의 번역으로 시작하여 현재 133개 언어를 지원하여 언어 장벽을 허무는 데 도움을 줍니다.
2015년 TensorFlow
오픈 소스 기계 학습 프레임워크인 TensorFlow의 도입으로 AI의 접근성과 효율성이 향상되어 AI를 대중화시켰습니다.
2016년 알파고AlphaGo의 승리
AI 프로그램인 알파고AlphaGo가 바둑 세계 챔피언을 물리치면서 복잡한 문제를 해결하는 딥 러닝의 잠재력을 보여주었습니다.
2016년 텐서 처리 장치(TPU)
기계 학습을 위한 특수 실리콘 칩인 TPU를 개발해 AI 모델을 훈련시켰습니다.
2017년 Transformer 모델 도입
이 모델은 언어 이해를 크게 향상시켜 언어 처리 및 이미지 생성 분야의 고급 AI 시스템 기반을 마련했습니다.
2019 향상된 검색 쿼리를 위한 BERT
BERT(Bidirection Encoder Representations from Transformers)는 Google 검색의 컨텍스트 내 사용자 쿼리의 이해를 향상했습니다 .
2020 단백질 접힘 문제를 해결하는 알파포드AlphaFold
구글의 딥마인드DeepMind가 3차원 단백질 구조를 예측하는 알파포드AlphaFold2를 선보여 단백질 구조 예측 학술대회(CASP)에서 최고점수를 받았습니다.알파폴드는 딥러닝에 기반한 학습을 통해 아미노산의 사이의 규칙성을 찾아 어떻게 접힐지 예측해 3차원 형태의 단백질 구조로 보여주는 AI입니다.
2023년 Bard 및 생성형 AI
Google은 다양한 Google 서비스 전반에 걸쳐 생산성과 창의성을 높이기 위해 대화형 대형 언어 모델인 LaMDA를 활용하는 Bard를 도입했습니다 .
2023년: 다국어 및 추론 기능을 위한 PaLM 2 – 대규모 언어 모델인 PaLM 2가 도입되어 다국어 의사소통, 추론 및 코딩 기능이 향상되고 25개가 넘는 Google 제품에 영향을 미쳤습니다 .
Imagen 2의 세부 사항
고품질 이미지의 새 시대
Imagen 2는 향상된 이미지 및 텍스트 이해와 다양한 학습 및 모델링 기법을 활용하여 정확하고 고품질의 실사형 이미지를 생성합니다. 이를 통해 사용자는 더욱 선명하고 디테일한 이미지를 경험할 수 있습니다.
텍스트 렌더링의 혁신
기존에 어려웠던 텍스트의 정확한 렌더링 문제를 해결함으로써, 조직은 브랜딩과 메시지 전달을 더욱 효과적으로 제어할 수 있게 되었습니다. 이 기능은 특정 단어나 문구가 포함된 이미지를 정확하게 생성할 수 있도록 돕습니다.
다양한 로고 생성
Imagen 2는 다양한 유형의 창의적이고 사실적인 로고를 생성할 수 있으며, 이를 다양한 표면에 오버레이하는 기능도 제공합니다. 이는 비즈니스와 브랜드에게 큰 가치를 제공합니다.
캡션 및 질의 응답 기능
향상된 이미지 이해를 바탕으로, 사용자는 길고 서술적인 캡션을 만들거나 이미지 내 요소에 대한 자세한 답변을 확인할 수 있습니다.
다국어 지원 확장
Imagen 2는 영어 외에 6개 추가 언어를 지원하며, 프롬프트와 출력 간의 번역 기능을 포함하여 다양한 언어 환경에서 활용될 수 있습니다.
향상된 안전성과 책임감
Imagen 2에는 Google의 책임감 있는 AI 원칙을 준수하는 안전 예방 기능이 내장되어 있으며, 디지털 워터마킹 서비스와 통합되어 이미지의 진위를 검증할 수 있습니다. 또한 잠재적으로 유해한 콘텐츠 생성을 방지하는 포괄적인 안전 필터도 포함되어 있습니다.
Imagen 2는 이러한 기능들을 통해 기업들이 브랜드 요건에 부합하는 이미지를 생성하고 통제할 수 있는 능력을 제공하며, AI 이미지 생성 분야에서 새로운 기준을 세우고 있습니다.
(더 자세한 내용은 여기를 참고하세요)
Imagen 2 API 사용 사례
Snap의 창의적 활용
Snap은 Imagen을 사용하여 Snapchat+ 구독자에게 새로운 AI 카메라 모드를 제공하고 있습니다. 이를 통해 사용자는 프롬프트를 입력하고 이미지를 생성하여 가족과 친구들과 공유할 수 있습니다. Snap의 조쉬 시겔은 Imagen의 안전성과 이미지 품질, 확장성을 높이 평가합니다.
Shutterstock의 혁신적 접근
Shutterstock는 Imagen을 사용하여 윤리적으로 소싱된 AI 이미지 생성기를 출시했습니다. 이를 통해 사용자는 텍스트 프롬프트를 시각적 요소로 신속하게 변환할 수 있으며, 16,000개 이상의 Imagen 사진을 라이선스할 수 있는 컬렉션에 접근할 수 있습니다.
Canva의 창의력 증진
Canva는 Imagen을 사용하여 수백만 개의 이미지를 생성했습니다. 이를 통해 사용자는 간단한 텍스트 프롬프트로 매력적인 이미지를 만들 수 있으며, 이러한 접근은 월간 1억 7천만 명 이상의 사용자에게 창의적인 디자인을 가능하게 합니다.
이러한 사례들은 Imagen API의 다양한 활용 방법과 그것이 조직의 브랜드 요건을 충족시키는 데 어떻게 기여하는지를 보여줍니다. Imagen은 고객에게 높은 품질의 이미지 생성, 창의성의 표현, 그리고 안전하고 책임감 있는 AI 사용을 가능하게 합니다.