처음 aespa 그룹의 사이버네틱 여전사 컨셉을 접했을 때, 다소 낯설고 유머러스하게 느껴지기도 했습니다. 그 이유는 20년 11월 기준으로는 아직 가상현실이나 인공지능 개념이 완전히 자리잡지 못한 상황이었기 때문입니다. '광야'라는 가상현실 세계관 속에서 또 다른 디지털 자아, ae-카리나 라는 컨셉 설정은 굉장히 신선하지만 동시에 너무 앞서나간 게 아닐까 하는 생각이 들기도 했습니다. 그런데 그 가상 세계 속 디지털 자아가 실제로 구현 가능한 시점이 도래했습니다. 말하기가 매우 우스꽝스럽지만 'ae-그림컨마'를 만들 수 있는 시점이 되었습니다. (웃음) Chat GPT4 (Turbo) 업데이트 버전이 11월에 공개되면서, 말 그대로 새로운 세계가 열렸습니다. GPT's 라는 커스텀 인공지능 마켓이 출..

생성형 AI 와 Chat GPT 를 계속 사용하면서 느낀 점이 있습니다. 저는 ‘생성형 AI 의 등장으로 이제 직접 그림을 그리는 시대는 끝날 것이다’라는 생각을 가장 먼저 떠올린 적이 있습니다. 그런데 이는 일부는 맞지만 일부는 틀린 말 같습니다. 일단 생성형 AI 의 인터페이스에 접속하면 마치 원하는 게 무엇이든 그걸 100% 구현해줄 것 같은 무한한 자유로움을 느끼게 됩니다. 그래서 직접 그리는 게 의미없고 뭘 하든 AI 가 처리하는 게 훨씬 빠를 것 같은 기분을 느끼게 됩니다. 그래서 계속 서비스를 이용하면서 이 부분에 대해 고민해보았습니다. “이제 인간이 필요없을까? 어차피 AI 가 다 해주는데.” 특정 영역에 있어서는 그럴지도 모릅니다. 하지만 현 시점 기준으로 ‘그림’이라는 주제로 한정지어 ..

곧 M3 Pro 칩이 탑재된 맥북 프로가 나오는 상황에서, 저는 두 번째 M 시리즈에 해당하는 M2 Pro 맥북 프로를 구매했습니다. 원래 가성비의 끝판왕이라 불리는 M1 맥북에어를 매우 잘 사용하고 있었는데요, 안타깝게도 여러 개인적인 컨텐츠 작업을 하는 데 있어, 램 부족 현상과 무거운 프로그램을 구동할 시 이따금 쓰로틀링 현상이 발생해 교체의 필요를 느끼게 되었습니다. 혹시 M2 시리즈 맥북프로 구매를 고민하시는 분께 도움이 될까 하여 글을 작성해보려고 합니다. [기존] M1 Macbook Air (13인치) 출시(공개) 일 : 2020년 12월 코어 수 : 8 CPU, 8 GPU 램 : 8 GB SSD 용량 : 512 GB 주요 사용 프로그램 : Photoshop, Premiere, Chrome ..

이번에 ChatGPT4 가 업데이트 되었습니다. 주요한 내용은 GPT를 커스텀으로 훈련해서 특정 모듈을 개인화하는 기능입니다. 사용자의 개인적 목적에 따라 여러 포맷으로 GPT를 훈련시키는 것이 가능합니다. 위와 같이 페르소나를 만들어 각 상황 목적에 맞게 사용할 수 있습니다. 이제 정말로 인공지능의 침투가 시작되었네요. 업데이트 변화 속도가 너무 빨라서, 현재는 조용히 관망하고 있습니다. 특정 버전에 맞춰 길게 서술하더라도, 몇 달 뒤 곧 완전히 뒤집히는 수준의 대형 업데이트가 출시되기 때문입니다. OpenAI 사의 ChatGPT가 기술적 한계에 봉착하지 않고 계속 경쟁자없이 치고 나가면서 발전한다면 어느 지점까지 도달할지도 궁금합니다. 현재 ChatGPT4는 20$ 지불이 필요한 유료이며, 해당 서비..

오랫동안 여러 음악 플랫폼을 번갈아가며 사용해왔습니다. 처음에는 Melon 플랫폼에서 감상을 시작했고, 이후 Youtube Premium, Flo, Vibe, Spotify, 그리고 최종적으로는 ‘애플뮤직’에 정착하게 되었습니다. 지극히 평범한 사용자인 고객의 입장에서 UI / UX 관점으로 내용을 풀어보려고 합니다. [애플뮤직의 장점] 1.음악을 듣는 행위의 본질을 이해하고 있다. (큐레이션) 저는 시시때때로 음악을 듣고는 합니다. 기쁠 때나 슬플 때나 화날 때나 고요할 때나 습관적으로 귀에 이어폰을 꽂습니다. 음악을 통해 감정을 정리하고 영감을 받기 위한 목적도 있지만, 대중/인디 음반은 그 자체로 재밌고 예술적이며 새로운 트렌드가 끊임없이 반영되는 하나의 종합 패키지 상품이라서, 빠르게 변하는 트렌..

전체 제품군 소개를 28초 쇼츠 요약으로 만들어봤습니다.

용어나 개념에 대한 정의는 이미 구글 검색으로도 충분히 넘치도록 나오기 때문에, 실제 도구로 사용해 작업을 해야 하는 실무자 관점에서 느낀 점을 적어보겠습니다. 우선 저에 대해 설명하면, Adobe 기본 툴을 다룰 줄 알고, 코딩과 관련한 교육을 들은 적이 있기 때문에 아주 기본적인 머신러닝, 딥러닝에 대한 지식은 갖고 있습니다. 이러한 전제를 바탕으로 처음 Stable Diffusion을 만난 느낌은 다음과 같습니다. [첫인상] 1. 일단 복잡스럽습니다. 2. 파이썬 개발자 감성이 진하게 납니다. 3. 사실상 거의 무한대의 파생 버전이 존재하는 것처럼 느껴져서 혼란스럽습니다. (ver.1,2,3,4,5,6,7,.......checkpoint.....lora.....?#@!) 4. 상업적인 공식 웹사이트..