텍스트-비디오 생성 AI : 소라(Sora)와 루미에르(Lumiere) 비교

지금쯤이면 대규모 언어 모델(LLM)이 인공 지능(AI)을 사용하여 인간과 유사한 텍스트를 이해, 분석 및 생성하는 방법에 대해 잘 알고 계실 것입니다. 하지만 이미 T2V(텍스트-비디오) 기술이 있다는 사실을 알고 계셨습니까? 사용자의 지시에 따라 사실적인 비디오를 만들 수 있는 도구는 무엇입니까? 이러한 AI 기반 혁신은 설명 및 스크립트를 포함한 텍스트 기반 프롬프트를 처리하고 텍스트 컨텍스트 및 요구 사항에 효과적으로 대응하는 이미지 또는 애니메이션과 같은 시각적 요소를 조합할 수 있습니다. 클립의 목적이 교육, 엔터테인먼트, 마케팅 또는 기타 목적인지에 관계없이 T2V 모델은 수동 비디오 제작 및 편집의 필요성을 제거하여 비디오 제작 프로세스를 간소화합니다. 

 

오늘은 텍스트 기반 프롬프트에서 비디오를 생성하는 두 가지 혁신적인 AI 기반 도구인 소라(Sora) AI와 루미에르(Lumiere) 를 비교해보겠습니다!

 

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소라(Sora)와 뤼미에르 소개 

소라(Sora)는 최대 60초 길이의 실감나는 동영상을 생성할 수 있는 OpenAI의 T2V 모델입니다. 여러 주제, 상세한 배경, 특정 종류의 동작으로 복잡한 비디오를 만들 수 있습니다. OpenAI에 따르면 소라(Sora)는 "사용자가 프롬프트에서 요청한 내용뿐만 아니라 그러한 것들이 실제 세계에 어떻게 존재하는지 이해합니다." 

소라(Sora) AI 모델은 이미지에서 비디오를 생성할 수도 있고 기존 비디오를 확장하거나 일부 누락된 프레임을 추가할 수도 있습니다. 

 

 

반면, 루미에르(Lumiere) 는 5초 길이의 동영상을 생성할 수 있는 구글 T2V 플랫폼이다. 텍스트-비디오 기능 외에도 이미지 프롬프트에서 비디오를 생성하고, 이미지 부분에 애니메이션을 적용하고, 텍스트 프롬프트를 기반으로 소스 비디오의 스타일을 지정하고, 참조 이미지와 동일한 시각적 스타일로 비디오를 생성하는 데 사용할 수 있습니다. 

 

T2V 기술의 확산 모델 

소라(Sora)와 루미에르(Lumiere) 는 모두 확산 모델을 사용합니다. AI에서 확산 모델은 노이즈부터 시작하여 고품질 출력을 생성하는 고급 기계 학습 알고리즘입니다. AI는 복잡한 규칙에 따른 프로세스를 통해 노이즈를 제거하고 이를 상세하고 사실적인 이미지와 동영상으로 변환합니다. 

 

소라(Sora)를 통해 OpenAI는 GPT 및 DALL-E 모델의 기존 연구를 활용했습니다. 예를 들어, 여러 설명 캡션과 시각적 정보를 결합하는 텍스트-이미지 플랫폼 DALL-E 3의 데이터 요약 기술을 통해 소라(Sora)는 텍스트 프롬프트에 더욱 충실한 비디오를 생성할 수 있습니다. 

 

한편 루미에르(Lumiere) 는 Space-Time-U-Net(또는 STUNet) 아키텍처라는 새로운 확산 모델을 도입했습니다. 다른 모델은 먼저 여러 프레임(공간 측면)을 생성한 다음 누락된 데이터를 채워 시간 측면을 추가하여 비디오 클립을 생성하는 반면, STUNet 아키텍처는 공간 측면과 시간 측면을 동시에 식별할 수 있습니다. 이는 루미에르(Lumiere) 가 하나의 원활한 프로세스로 비디오를 생성할 수 있음을 의미합니다. 

 

AI 생성 비디오 사용 사례 

소라(Sora), 루미에르(Lumiere) 와 같은 AI 도구를 사용하여 제작된 비디오 콘텐츠는 다양한 분야에 걸쳐 많은 응용 프로그램을 가지고 있습니다. 다음은 몇 가지 사용 사례입니다. 

• 콘텐츠 제작 

개인 콘텐츠 제작자는 AI로 생성된 비디오를 소셜 미디어에 사용할 수 있고 기업은 T2V 기술을 마케팅 및 광고 목적으로 활용할 수 있습니다. 예를 들어 AI를 사용하여 제품 데모 및 홍보 비디오를 만들 수 있습니다. 

• 훈련 및 교육 

다양한 유형의 조직에서 T2V 모델을 사용하여 튜토리얼, 시뮬레이션 및 교육용 비디오와 같은 매력적인 교육 콘텐츠를 만들 수 있습니다. 대화형 비디오 콘텐츠는 학생들의 학습 경험을 향상시킬 수도 있습니다. 

• 엔터테인먼트 및 미디어 

기존의 비디오 편집 및 제작에는 많은 리소스가 필요합니다. 이제 창의적인 전문가는 물론 초보 사용자도 고품질 비주얼, 몰입형 스토리텔링, 영화 같은 경험을 위해 AI를 사용할 수 있습니다. 

• 건축과 디자인 

건축가, 도시 계획자 및 부동산 개발자는 이미 가상 투어, 건축 렌더링 및 3D 시각화를 위해 비디오를 사용하고 있습니다. AI 지원을 통해 비디오 제작을 자동화하고 프로젝트 프레젠테이션, 고객 회의 및 디자인 검토를 보다 쉽게 ​​진행할 수 있습니다. 

• 의료 및 의학 

의료 전문가는 의료 훈련, 수술 시뮬레이션 및 진단 영상 해석에 T2V 도구를 사용하여 이점을 얻을 수 있습니다. 운동 시연, 복잡한 의료 개념이나 치료 계획에 대한 시각적 설명 등 AI가 만든 영상은 환자 교육과 진료에도 활용될 수 있다. 

어떤 산업에 종사하든, T2V 기술의 사용 사례가 무엇이든, 적합한 PC를 사용하면 소라(Sora)및 루미에르(Lumiere) 와 같은 AI 도구를 최대한 활용하는 데 도움이 됩니다. 

 

접근성 및 제한 사항  

현재재 시점에서 소라(Sora)와 루미에르(Lumiere) 는 대중에게 공개되지 않았지만 OpenAI와 Google 모두 각자의 T2V 모델에서 생성된 연구 논문과 비디오 샘플을 공개했습니다. 2024년 2월 16일, OpenAI는 또한 위험 및 잠재적 피해 평가를 위해 레드팀뿐만 아니라 모델 최적화에 대한 피드백을 제공할 수 있는 공개되지 않은 수의 영화 제작자, 디자이너 및 시각 예술가에게 소라(Sora)액세스 권한을 부여한다고 발표했습니다. 

 

빠르게 발전하는 모든 기술과 마찬가지로 이러한 AI 기반 도구에는 한계가 있습니다. 예를 들어 소라(Sora)웹 페이지에서는 모델의 현재 약점을 공개하고 샘플 비디오도 제공합니다. 소라(Sora)는 특히 여러 개체나 캐릭터가 포함된 복잡한 장면에서 물리 또는 공간 인식을 올바르게 시뮬레이션하는 데 문제가 있을 수 있습니다. 

 

한편, 뤼미에르 제작자와 연구원들은 모델 개발의 주요 목표가 영화 제작 노하우가 없는 사용자도 동영상을 만들 수 있도록 하는 것이지만 이 도구가 악성 또는 가짜 콘텐츠를 생성하는 데 오용될 수 있다고 주장합니다. 루미에르(Lumiere) 팀은 이것이 어떻게 수행될 수 있는지 설명하지 않았지만 T2V 모델의 안전하고 공정한 사용을 보장하기 위한 도구와 리소스를 구축하는 것이 필수적입니다. 

 

소라(Sora) 및 루미에르(Lumiere) 와 같은 모델은 아직 개발 중이지만 텍스트-비디오 AI가 다양한 산업 전반에 걸쳐 커뮤니케이션과 스토리텔링을 혁신할 수 있는 잠재력을 이미 볼 수 있습니다. 문제가 해결되면 T2V 기술을 통해 개인과 조직은 역동적인 스토리텔링과 몰입형 시각적 경험을 통해 청중의 참여를 유도할 수 있습니다.