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어도비, AI로 기업의 크리에이티브 애셋 관리하는 ‘콘텐츠 허브’ 출시

어도비가 어도비 익스피리언스 매니저 애셋(Adobe Experience Manager Assets)의 일부인 ‘어도비 콘텐츠 허브(Adobe Content Hub)’를 출시했다. 어도비 익스피리언스 매니저 애셋은 브랜드가 마케팅 캠페인 및 디지털 경험을 위해 제작하는 이미지, 영상, 기타 콘텐츠를 포함한 라이브러리 전반을 관리하는 데 사용되는 디지털 애셋 관리 시스템(DAM)이다. 어도비 익스피리언스 매니저 애셋은 아식스, 코카콜라 컴퍼니, 헨켈, 프루덴셜 파이낸셜, T-모바일, 폭스바겐을 비롯해 10대 미디어 중 8곳, 10대 금융 서비스 중 9곳, 10대 리테일 기업 중 8곳을 포함한 다수의 포춘 50대 기업이 사용하고 있다. 콘텐츠 허브는 기업이 내부 조직 및 외부 파트너와 함께 크리에이티브 애셋을 사용하는 방식을 혁신하며 효율성을 높인다. 이를 통해 팀은 새롭고 간편한 인터페이스에서 모든 브랜드 승인 애셋을 빠르게 사용할 수 있고, 기존 워크플로에서 올인원 디자인 툴인 어도비 익스프레스(Adobe Express) 및 어도비 파이어플라이(Adobe Firefly) 생성형 AI를 사용할 수 있다. 또한 콘텐츠 허브는 적합한 애셋 재사용 및 일관성 유지로 비효율성을 없애고, 민감한 작업 시 사용 분석 및 거버넌스 제어를 제공한다. 뿐만 아니라 대부분의 기업이 단절된 워크플로와 팀, 시스템으로 인해 어려움을 겪는 상황에서, 마케팅 캠페인 및 개인화된 고객 경험을 위한 콘텐츠 제공에 필요한 엔드투엔드 비즈니스 프로세스인 콘텐츠 공급망의 핵심 요소를 최적화하는 것도 가능하다. 어도비 익스피리언스 매니저 애셋의 콘텐츠 허브는 간단하게 브랜드 승인 애셋을 찾고, 이를 효율적으로 재사용하며 창의적인 아이디어 구상에 접목할 수 있도록 지원한다. 사용자는 ‘로고’, ‘아웃도어’, ‘핑크’ 등 단어나 ‘휴가철 프로모션’, ‘겨울 하이킹 장비’ 등 문구 기반의 다양한 검색 매개변수로 애셋을 찾을 수 있다. 또한 애셋 관련 주요 용어가 자동 태그로 지정되는 스마트 태그로 더욱 간편한 검색이 가능하다. 콘텐츠 허브에서 어도비 익스프레스가 제공하는 파이어플라이 생성형 AI를 활용하면 워크플로에서 직접 애셋을 재구성하고 이를 새로운 디지털 경험으로 전환할 수 있다. 사용자는 클릭 한 번으로 복사본 추가부터 크기 조정까지 빠르게 작업 가능한 익스프레스 편집기를 실행할 수 있다. 또한 어도비 익스프레스의 파이어플라이 생성형 AI로 배경 교체, 개체 추가, 다양한 비주얼 스타일 생성 등을 통해 다양한 변형 콘텐츠를 제작하고 진정한 대규모 개인화도 구현할 수 있다. 콘텐츠 허브는 관리자가 거버넌스 제어를 통해 출시 예정 제품과 같은 민감한 애셋에 대한 권한을 관리하고, AI 생성 콘텐츠가 브랜드 기준에 부합하는지 확인할 수 있다. 또한 어도비 애플리케이션에서 AI 사용에 대한 투명성을 제공하기 위해 파이어플라이 구동 기능을 사용한 콘텐츠에 콘텐츠 자격 증명(Content Credentials)을 자동으로 첨부한다. 디지털 콘텐츠에 대한 디지털 ‘영양 성분 표시’ 역할을 하는 콘텐츠 자격 증명은 제작 또는 편집 과정에서 AI 사용 여부를 비롯한 콘텐츠에 대한 상세 정보를 제공할 수 있는 위변조 확인이 가능한 메타데이터이다. 콘텐츠 허브는 파일 유형, 이미지 특성 등 애셋 사용에 대한 강력하고 세부적인 분석을 제공해 기업이 조직 전반에서 애셋 사용 현황을 더욱 잘 파악할 수 있도록 지원한다. 팀은 이 같은 인사이트를 통해 많이 사용되는 특정 유형의 파일이나 비주얼 스타일을 리소스화하는 등 처음부터 애셋 제작 방식을 개선할 수 있다. 어도비의 로니 스타크(Loni Stark) 익스피리언스 클라우드 전략 및 제품 부문 부사장은 “마케터는 향후 몇 년 간 급증할 것으로 예상되는 콘텐츠 수요 충족에 대한 과제를 안고 있으며, 그만큼 우량한 콘텐츠 공급망의 기반이 되는 효과적인 애셋 관리가 중요해졌다”면서, “어도비 콘텐츠 허브는 누구나 적합한 브랜드 애셋을 찾고 재구성할 수 있는 사용자 친화적인 인터페이스를 제공해 소셜미디어처럼 빠르게 변하는 채널을 위한 신규 콘텐츠 제작을 가속화하고 생산성 향상을 촉진한다”고 말했다.

작성일 : 2024-07-08

유니티 6 프리뷰 : 게임 및 비주얼 콘텐츠 제작 전반의 기능과 편의성 강화

작성일 : 2024-07-03

트윈모션 2024.1 : 산업 디자이너를 위한 시각화 기능 향상

작성일 : 2024-07-03

에픽게임즈, 트윈모션 2024.1에서 다양한 산업 분야 겨냥한 리얼타임 시각화 기능 추가

에픽게임즈 코리아는 새로운 기능 및 개선 사항이 추가된 ‘트윈모션 2024.1’을 출시했다고 발표했다. 트윈모션은 건축, 영화 & TV, 자동차, 제품 디자인 등 다양한 산업 분야의 크리에이터들이 고퀄리티 시각화를 쉽고 빠르게 제작할 수 있는 리얼타임 3D 시각화 솔루션이다. 에픽게임즈는 직관적인 아이콘 기반의 쉬운 UI를 통해 전문가는 물론 초보자도 손쉽게 사용할 수 있다는 점을 내세운다. 최신 버전인 트윈모션 2024.1에서는 ▲애니메이션 시퀀스 툴 ▲렌더 레이어 ▲임포트한 애셋의 스마트 폴리지 ▲고퀄리티 패브릭 ▲신규 스캐터링 툴 ▲필름백 옵션 ▲새로운 블룸 컨트롤 ▲앰비언트 오클루전 텍스처 등 신규 기능 추가 및 기존 기능의 개선이 이뤄졌다. 애니메이션 시퀀스 툴은 이번 버전에서 새로운 시퀀스 미디어 유형과 액션캠 카메라를 제공하여 애니메이션 파일 작업을 훨씬 더 쉽게 할 수 있게 됐다. 지난 2023.2 버전에서 선보인 바 있는 애니메이션 파일 임포트 기능과 함께 사용, 애니메이션 파일을 활용해 복잡한 영상을 제작할 수 있다. 시간에 따라 카메라 위치 키프레임을 정확하게 추가할 수 있는데, 카메라의 이동을 일시정지하거나, 이동 속도를 높이고 낮출 수 있다. 또한, 일정한 카메라 속도를 위해 키프레임의 시간이 자동으로 조정되며, 미디어 프리뷰 창에서 애니메이션 카메라의 경로를 확인할 수도 있다. 기존의 오프라인 렌더러는 라이브 액션 영상 통합과 같은 다운스트림 컴포지팅 또는 포스트 프로세스의 향상을 위해서 씬의 요소를 여러 레이어로 분리하는 기능을 지원했다. 트윈모션 2024.1에서는 레이어 ID를 애셋에 할당하고, 뷰티 패스와 더불어 최대 5개의 별도 렌더 레이어로 익스포트할 수 있다. 또한, 레이어를 투명도를 포함해 PNG 또는 EXR로 익스포트하거나, 기본 흑백 마스크로 익스포트할 수 있다. 임포트한 애셋의 스마트 폴리지는 바람과 계절에 따른 색상 변화, 낙엽, 쌓인 눈 등의 스마트 이펙트가 포함된 다양한 종류의 나무와 관목을 제공하는 트윈모션의 라이브러리에서 이제 자신만의 애셋을 임포트하고, 새로운 폴리지 마스터 머티리얼을 적용하여 사실적인 반투명도는 물론 동일한 이펙트를 모두 적용할 수 있게 됐다. 머티리얼의 경우 계절에 따른 색상 변화와 낙엽 이펙트를 위해 그레이디언트를 선택할 수 있으며, 다양한 품종의 나무를 지원한다. 나뭇잎, 꽃, 열매 등에도 별도의 머티리얼을 적용할 수 있어 이러한 요소의 색상 변화와 시기를 제어할 수 있다. 고퀄리티 패브릭은 표준 및 얇은 패브릭 렌더링을 위해 신규 패브릭 마스터 머티리얼이 추가됐다. 이를 사용하면 업데이트된 두 가지 셰이딩 모델 중 하나를 선택하여 면, 린넨, 실크, 울, 폴리에스터, 벨벳 등의 다양한 직물을 고퀄리티로 시뮬레이션할 수 있으며, 트윈모션 라이브러리에 10가지의 신규 패브릭이 추가됐다. 신규 스캐터링 툴의 경우, 트윈모션은 이미 브러시로 신에 애셋을 페인팅하거나, 전체 표면에 흩뿌리는 기능을 제공하는데, 이번 버전에서는 신에서 정해진 경로나 영역을 더 쉽게 채울 수 있게 됐다. 또한 완전히 자연스러워 보이게 만들거나, 어느 정도 제한적으로 보이도록 만들 수 있다. 몇 번의 클릭으로 스페이싱 툴을 사용해 열린 경로를 생성하거나, 에어리어 툴로 닫힌 경로를 만들어 선택한 애셋을 경로에 자동으로 적용할 수 있으며, 이후 밀도와 기타 요소를 원하는 대로 조정할 수 있다. 필름백 옵션에서는 영화 제작자가 일반적인 실제 카메라의 센서 또는 필름 프레임 크기에 맞춰 카메라 뷰를 제한하는 것은 물론, 높이 및 너비에 커스텀 값을 적용할 수 있게 됐다. 이를 통해 트윈모션에서 프레임한 샷을 실제 촬영에서도 구현할 수 있는데, 이는 정확한 프리비즈에 있어 필수적인 기능이다. 실제 카메라를 통해 밝은 빛을 보면 블룸이라는 이펙트를 볼 수 있는데, 이번 버전에서는 블룸 강도를 조정하고 12가지 패턴 텍스처를 선택하여 스타버스트 이펙트를 만들 수 있는 새로운 컨트롤을 제공한다. 트윈모션 새 버전에서는 표준 머티리얼에 앰비언트 오클루전(Ambient Occlusion : AO) 텍스처를 추가할 수 있고, AO 텍스처를 퀵셀, 스케치팹, glTF 애셋에서 기본적으로 임포트할 수 있게 됐다. 이를 통해 표준 또는 루멘 모드에서 렌더링할 때 모델의 그림자 부분을 강화하여 대비 효과를 구현할 수 있다. 에픽게임즈는 “이외에도 애니메이션과 루멘 및 패스 트레이서가 향상된 트윈모션 2024.1은 학생, 교육자, 개인 사용자 그리고 연간 총 매출이 100만 달러 미만인 회사는 무료로 사용할 수 있으며, 홈페이지에서 30일 무료 체험판도 제공된다”고 전했다.

작성일 : 2024-06-05

[케이스 스터디] 발레오, SXSW에서 차량 내 XR 레이싱 게임 공개

자율주행 시대의 새로운 사용자 경험을 제시하다 “아직 멀었어요?” 차를 몰고 떠나는 장거리 여행에서 이 말을 듣지 않을 수 있다면, 매일 가족을 태우고 운전하며 평화롭고 정숙한 분위기를 누릴 수 있다면 부모들은 더 이상 바랄 게 없을 것이다. 발레오(Valeo)의 소프트웨어 엔지니어 팀은 이러한 염원을 담아 발레오 레이서(Valeo Racer)를 개발하고, 미국 오스틴에서 열린 SXSW(South by Southwest)에서 처음으로 공개했다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아 ▲ 발레오 레이서 자동차의 주행환경과 3D를 결합한 몰입형 경험 발레오 레이서는 실제 주행 환경과 가상 3D 요소를 결합해 특별한 몰입형 경험을 제공하는 차량 내 XR(확장 현실) 게임이다. 승객은 차량의 와이파이에 연결된 스마트폰이나 태블릿으로 게임을 플레이하며 서로 경쟁할 수 있다. 플레이어는 도로를 달리는 실제 차량이 표시되는 환경에서 경주용 차량을 운전하며 장애물을 피하고, 코인을 수집해 최대한 높은 점수를 획득해야 한다. 발레오 레이서는 실시간 영상과 차량 주변 환경 인식 시스템을 디지털 게임 요소와 결합한 XR 비디오 게임이다. 이 엔드리스 러너 게임은 발레오에서 개발한 새로운 소프트웨어 스택에 의해 생성된다. 이 스택은 카메라, 레이더, 초음파 센서 등 차량에 탑재된 ADAS(첨단 운전자 보조 시스템)와 인공 지능 주변 환경 인식 알고리즘을 사용해 유니티 런타임(Unity Runtime)으로 차량의 실시간 주변 환경 데이터를 처리하여 게임 요소를 생성한다. 유니티 엔진 전용 요소인 유니티 런타임이 고성능 그래픽스 렌더링, 사용자 입력 및 인터랙션 관리, 게임 컴포넌트 조정, 실시간 물리 시뮬레이션 지원, 애니메이션, 스크립팅 언어, 애셋 관리, 네트워킹을 비롯한 게임의 다양한 핵심 요소를 처리하며, 모든 작업이 최종 기기에서 이루어진다. 발레오 레이서는 런타임을 사용하여 승객이 차량의 센서를 통해 수집한 실시간 데이터를 활용하는 혼합 현실 게임을 차량 내 와이파이에 연결된 스마트폰이나 태블릿에서 플레이할 수 있도록 했으며, 차 안에서 경쟁도 가능하도록 구현했다. 세계적인 자동차 공급업체인 발레오 레이서가 단순한 게임의 재미를 넘어 발레오 레이서를 개발한 목적은 무엇일까? 전기자동차와 첨단 자율 주행 기능에서 운전자와 승객의 경험 혁신에 이르기까지, 자동차 업계는 빠르게 진화하고 있다. 차량 내 엔터테인먼트 역시 사용자 경험을 향상하는 중요한 요소로 자리잡았다. 센서 데이터를 활용해 유니티로 XR 구현 발레오 레이서의 제프리 부쿼트 CTO와 유니티의 닉 페이시 유니티 인더스트리 매니징 프로듀서는 SXSW에서 XR 어소시에이션(XR Association)의 엘리자베스 하이만 CEO와 함께 ‘증강현실에서 즐기는 주행 : 자율 주행 차량 내 엔터테인먼트’를 주제로 대담을 진행했다. 제프리 부쿼트는 자동차 센서와 소프트웨어를 본래의 용도에서 더 나아가 무한한 가능성으로 다른 응용 분야에도 사용할 수 있다고 역설했다. 그는 “2030년에는 거의 모든 차량에 카메라와 기타 센서가 탑재될 것이다. 관련 소프트웨어와 함께 이러한 기술은 차세대 모빌리티 분야의 안전성, 전기화, 지속 가능성을 뒷받침하게 될 것”이라면서, “그뿐만 아니라, 게임이나 교육 등 다른 다양한 분야도 새로운 기회를 맞이하게 될 것이다. 자동차, 게임, 기타 창의적인 업계의 파트너들과 함께 새로운 기회를 모색할 수 있어 매우 기쁘다”라고 전했다. 페이시는 “지금까지는 차량이 주는 신호를 유니티같은 더 뛰어난 그래픽스 엔진으로 구현하는 데에 많은 노력이 집중되어 왔다. 그 결과 이제 운전자는 매우 뛰어난 그래픽스와 실시간 정보를 제공받아 더 안전하고 효율적으로 운전할 수 있게 되었다. 이제는 승객들도 그러한 경험을 누릴 수 있어야 한다. 이러한 기술 융합은 거의 언제나 소비자에게 유익한 방향으로 흘러간다”고 덧붙였다. 발레오 레이서는 자동차 센서와 카메라 업계를 선도하는 세계적인 기업이며, 20년 이상 증강현실 분야를 연구해 왔다. 차량 후방 카메라 영상과 헤드업 디스플레이에 표시되는 주차 보조선 오버레이 디스플레이는 발레오 레이서에서 개발하여 이미 수백만 대의 차량에 도입된 AR 기능이다. 발레오 레이서의 새로운 XR SDK는 게임 개발자가 차량에 내장된 기존 카메라, 센서, 인식 알고리즘 및 인공지능을 활용하여 차량 내 게임 경험을 혁신할 새로운 유형의 게임을 제작할 수 있도록 지원할 것이다. 하이만은 “가상, 증강 및 혼합현실 분야의 무역 협회인 XR 어소시에이션의 리더로서, 나는 언제나 몰입형 기술의 최신 발전과 사용 사례를 식별하고 선보일 기회를 찾고 있다”면서, “발레오 레이서는 게임 경험일 뿐만 아니라, 개발자에게 자율 주행 차량의 발전과 몰입형 기술을 융합하는 새로운 제품과 경험 제작에 대한 영감을 주는 플랫폼이기도 하다”고 전했다. 새로운 차량 엔터테인먼트의 PoC 구축 발레오 레이서는 자동차 기술 기업의 게임 업계 진출을 알리는 신호탄이 아니다. 그보다는 자동차 업계가 발레오 레이서 XR SDK로 무엇을 실현할 수 있는지 보여 주는 데모이며, 새로운 유형의 차량 내 엔터테인먼트에 대한 PoC(Proof of Concept : 개념 검증)라고 할 수 있다. 차량의 자율성이 향상됨에 따라, XR을 이용해 승객과 운전자 모두를 위한 새로운 경험을 만들 기회는 더 많아질 것이다. ▲ 발레오 레이서 ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

작성일 : 2024-06-03

[온에어] 미래를 선도하는 혁신 제조 기술의 활용 가능성

캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상 중계 지난 5월 21일 CNG TV는 ‘디모아 Manufacturing Day’를 주제로, 디모아의 협력사인 머티리얼라이즈, 브릭시스, 유니티코리아 3개 업체가 발표자로 참가해 미래를 선도해 나가고 있는 제조업에서 어떻게 혁신적인 기술들이 활용하고 있는지 소개했다. 자세한 내용은 다시 보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자 ▲ 왼쪽부터 캐드앤그래픽스 박경수 부장, 머티리얼라이즈 서혜린 차장, 브릭시스 한규식 책임, 유니티코리아 전영재 컨설턴트 이번 방송의 첫 번째 발표자인 머티리얼라이즈 서혜린 차장은 ‘3D 프린팅 산업과 효율적인 3D 프린팅을 위한 솔루션 . Magics’를 주제로 이야기했다. 머티리얼라이즈는 220여대 이상의 산업용 3D 프린터로 30가지 이상의 재료, 180가지 이상의 후처리 서비스를 제공하는 유럽 최대 단일 사이트 3D 프린팅 공장을 운영하고 있다. 서혜린 차장은 “머티리얼라이즈 제조 부서에서는 실제로 3D 프린팅을 진행하며 우리에게 필요한 소프트웨어 솔루션을 가장 먼저 개발해 테스트하고 있으며, 이렇게 개발한 소프트웨어를 전 세계 3D 프린터 사용자들에게 공급하고 있다”고 말했다. 또한 “92% 이상의 메이저 메탈 3D 프린팅 장비 제조사 및 68% 이상의 메이저 산업용 3D 프린팅 장비 제조사가 머티리얼라이즈의 솔루션을 사용하고 있다”고 덧붙였다. 한편 서혜린 차장은 “3D 프린팅 노하우를 집약시킨 매직스(Magics)라는 툴을 통해 디자인 단계부터 3D 프린팅 후 품질관리 단계까지 성공적인 적층제조 프로세스를 만드는 역할을 하고 있다”며, “3D 프린팅 데이터 준비의 표준 소프트웨어인 매직스는 하나의 솔루션을 통해 3D 프린팅 프로세스에 생산성 향상과 재료 및 시간 절감, 파트 품질 향상을 모두 성취할 수 있다”고 설명했다. 두 번째 발표자인 브릭시스 한규식 책임은 올인원 CAD 소프트웨어인 브릭스캐드 메카니컬(BricsCAD Mechanical)에 대한 소개와 함께 데모시연을 진행했다. 한규식 책임은 현재 제조업에서 겪고 있는 도전 과제를 브릭스캐드 메카니컬로 어느 정도 해소할 수 있을지에 대해 설명했다. 브릭시스는 브릭스캐드(BricsCAD)와 브릭시스24/7(Bricsys 24/7)라는 두 가지 브랜드로 비용 효율적인 최신 기술의 CAD, BIM, 기계설계 및 협업 프로그램을 공급하고 있는 글로벌 기업이다. 4년 전에 핵사곤의 그룹사로 합류했고, CAD를 전문적으로 공급하고 있다. 한국에서는 4년 전에 지사가 설립되어 브릭스캐드 비즈니스를 진행하고 있다. 한규식 책임은 “지난 2002년부터 CAD와 관련된 서드파티 개발과 함께 자체 CAD 엔진을 개발해 왔기 때문에, CAD에서 많이 사용되는 DWG 파일 포맷에 대한 이해도가 높다. 또한 CAD 엔진을 개발하는 한편 IFC 파일 포맷도 같이 개발하고 있다”고 설명했다. 마지막으로 유니티코리아 전영재 컨설턴트는 ‘유니티 디지털 트윈 성숙도 모델 및 유니티 클라우드를 활용한 3DP’에 대해 소개했다. 전영재 컨설턴트는 유니티에서 바라보고 있는 디지털 트윈은 어떤 것인지, 디지털 트윈 성숙도 모델이란 어떤 것인지에 대해 소개했다. 또한 디지털 트윈을 구축하기 위해서 기반 기술이 되는 데이터 변환 파이프라인, 그리고 이런 변환 파이프라인과 같이 사용할 수 있는 유니티 클라우드의 애셋 매니저 기능, 마지막으로 유니티를 이용해서 구축한 디지털 트윈 사례를 설명했다. 한편, 디모아에서는 5월과 6월에 올인원 CAD 소프트웨어인 브릭스캐드(BricsCAD)와 실시간 3D 경험 최적화 솔루션인 유니티에 대한 특별 프로모션을 진행 중이라고 소개했다. ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

작성일 : 2024-06-03

어도비, 파이어플라이 AI를 적용한 어도비 익스프레스 모바일 앱 출시

어도비가 어도비 익스프레스(Adobe Express) 모바일 애플리케이션을 공식 출시했다. 어도비 익스프레스는 쉽고 빠르게 소셜 미디어 콘텐츠, 동영상, 전단지, 로고 등을 구상 및 디자인하며 공유할 수 있는 올인원 AI 콘텐츠 제작 앱이다. 어도비는 “어도비 익스프레스로 제작된 콘텐츠 수가 지난해에만 두 배 이상 증가하는 등 전 세계 수백만 명의 사용자가 콘텐츠 제작을 위해 어도비 익스프레스를 사용하고 있다”고 설명했다. 새로운 어도비 익스프레스 모바일 앱은 무료로 사용 가능하며 다양한 언어와 대부분의 안드로이드 및 iOS 기기를 지원한다. 사진, 디자인, 동영상 및 생성형 AI 역량 등을 올인원 콘텐츠 편집기에 통합해 마케터, 중소기업, 학생, 크리에이터 전문가 등 누구나 웹과 모바일에서 고품질의 콘텐츠를 제작할 수 있도록 돕는 것이 특징이다. 또한, 어도비 익스프레스는 모든 스킬 수준의 사용자가 어도비 파이어플라이 생성형 AI 구동 기능을 통해 빠르고 간편하게 복잡한 작업을 해결할 수 있도록 지원한다. 크리에이터는 텍스트를 이미지로(Text to Image), 텍스트 효과(Text Effects), 생성형 채우기(Generative Fill), 텍스트를 템플릿으로(Text to Template) 등의 기능을 사용해 간단한 텍스트 프롬프트로 뛰어난 이미지와 디자인을 즉시 생성하고, 인물이나 개체를 삽입, 제거 및 교체하며 시선을 사로잡는 헤드라인을 만들 수 있다. 또한 오디오에서 애니메이션(Animate from Audio)과 비디오 자막(Caption Videos) 등 AI 기능을 통해 복잡한 작업을 클릭 한 번으로 자동화할 수 있다. 새로운 어도비 익스프레스 모바일 앱은 어디서나 쉽고 빠르게 아이디어를 구상하고, 콘텐츠를 생성 및 게시할 수 있도록 다양한 기능을 제공한다. 템플릿에 동영상 클립과 이미지, 음악을 결합할 수 있으며, 애니메이션을 추가하고 정확한 맞춤형 자막을 100개 이상의 언어로 실시간 생성 및 편집할 수 있다. 동영상 타임라인, 레이어 타이밍 및 4K 동영상 기능도 지원한다. 클릭 한 번으로 이미지 및 동영상 배경을 편집, 제거하거나 크기를 조정하고, QR 코드를 생성하거나 동영상을 자를 수 있다. 텍스트를 이미지로 생성할 수 있고, 간단한 텍스트 프롬프트로 인물, 개체 등을 삽입, 제거 및 교체할 수도 있다. 생성형 AI를 활용해 헤드라인, 카피 및 메세지를 만들거나 소셜 미디어 콘텐츠, 전단지, 포스터용 템플릿을 제작할 수도 있다. 사용자는 수천 개의 동영상 및 템플릿과 2만 8000개 이상의 어도비 글꼴, 수십만 개의 어도비 스톡 동영상, 음악 및 디자인 애셋을 이용할 수 있다.

작성일 : 2024-05-03

언리얼 엔진 5.4 프리뷰 : 콘텐츠 생성의 퍼포먼스와 효율 강화

작성일 : 2024-05-02

[케이스 스터디] 유니티 뮤즈의 텍스처/스프라이트 생성 및 파운데이션 모델

책임감 있는 AI 활용 및 향상된 모델 훈련 이번 호에서는 AI를 활용해 실시간 3D 콘텐츠를 제작하는 툴인 유니티 뮤즈(Unity Muse)에서 결과를 생성하는 방법을 설명하고, 유니티의 모델 훈련 방법론 및 새로운 파운데이션 모델 두 가지를 소개한다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아 유니티 뮤즈는 AI 기능을 바탕으로 사용자의 탐색, 아이디어 구상 및 반복 작업을 지원한다. 이러한 기능 중 텍스처(Texture) 및 스프라이트(Sprite)는 자연어와 시각적 입력을 애셋으로 변환한다. 뮤즈를 통해 유니티 에디터에 AI를 도입하면 아이디어를 가시적인 콘텐츠로 빠르게 구현할 수 있으므로, 비전을 더 손쉽게 실현할 수 있다. 프로젝트에 사용 가능한 실제 결과물로 변환할 수 있는 텍스트 프롬프트와 패턴, 색, 스케치를 이용하여 조정 및 반복 작업도 가능하다. 유니티는 뮤즈를 통한 스프라이트 및 텍스트 생성의 기반이 되는 AI 모델에 대한 훈련 기법을 혁신하는데 노력을 들였다. 이를 통해 안전하고 책임감 있으며 다른 크리에이터의 저작권을 존중하는 유용한 결과물을 제공하고자 한다. AI 모델 훈련 유니티는 뮤즈의 텍스처 및 스프라이트 기능을 선보이면서, 유니티가 보유하거나 라이선스를 받은 독점 데이터를 기반으로 처음부터 훈련을 받은 두 가지 맞춤형 확산 모델도 개발하고 있다. 자체 콘텐츠 라이브러리 확장 데이터 증강은 유니티가 데이터 세트의 스케일과 다양성을 높이기 위해 사용하는 핵심 기술 중 하나로, 이 기술을 이용하여 유니티는 보유 중인 원본 데이터 샘플에서 많은 변형(variation)을 생성할 수 있다. 이러한 역량으로 훈련 세트를 더 풍부하게 만들 수 있으며, 모델이 한정된 샘플을 기반으로 일반화를 수행하는 기능을 향상할 수 있다. 아울러 지오메트리 변환, 색 공간 조정, 노이즈 삽입, 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion) 같은 생성형 모델을 통한 샘플 배리에이션 등의 기법을 사용해 데이터 세트를 종합적으로 확장한다. 최근 스테이블 디퓨전과 관련하여, 본래 인터넷에서 수집된 데이터를 기반으로 훈련된 모델이라는 이유로 윤리적인 면에서 우려가 발생한 바 있다. 유니티는 뮤즈의 텍스처 및 스프라이트 기능을 제작하면서, 자체적으로 소유하고 책임감 있게 선별한 원본 데이터 세트를 기반으로 잠재적 확산 모델 아키텍처를 처음부터 훈련하는 방식을 통해 사전 훈련된 모델에 대한 의존도를 낮췄다. 데이터 증강 기법의 일부로 스테이블 디퓨전 모델의 사용을 최소로 제한해 안전하게 사용함으로써, 유니티가 보유한 원본 애셋 라이브러리를 강력하고 다양한 결과물의 저장소로 확장할 수 있었다. 이러한 결과물은 고유하고 독창적이며, 저작권을 가진 어떠한 아트 스타일도 포함하지 않는다. 유니티는 또한 추가로 완화 조치를 적용했으며, 뮤즈의 텍스처 및 스프라이트 기능에 사용되는 유니티의 잠재적 확산 모델을 위한 훈련 데이터 세트는 인터넷에서 수집된 어떤 데이터도 포함하지 않는다. 다음은 앞에서 설명한 증강 기법을 통해 확장되는 콘텐츠의 예시이다. 그림 1 <그림 1>은 원본 데이터 샘플(왼쪽 상단)과 복합적인 증강 기법으로 얻은 합성 배리에이션이다. 두 가지 모두 노이즈 기반(색 공간 조정, 위에서 아래로) 및 생성 기반(왼쪽에서 오른쪽으로)이다. 기존 데이터를 증강한 이후에도 여전히 다양한 소재에서 채워야 하는 부분이 있었다. 이 작업을 위해 행동에 의미 있는 변화가 나타날 때까지 자체 콘텐츠로 스테이블 디퓨전을 훈련시켰다. 또한 이러한 파생 모델을 사용하여 사전 필터링된 소재 목록으로 완전히 새로운 합성 데이터를 만들었다.(그림 2) 그림 2 실제 인력에 의한 검토와 LLM(대규모 언어 모델)을 사용하는 자동화된 추가 필터링을 이러한 소재 목록에 모두 적용함으로써, 유니티의 가이드 원칙을 위반하고 인식 가능한 아트 스타일, 저작권이 있는 머티리얼, 잠재적으로 유해한 콘텐츠가 전혀 포함되지 않은 데이터 세트를 만들겠다는 유니티의 목표에 맞지 않는 합성 이미지가 생성될 가능성을 차단했다. 그 결과 증강되고 완전한 대규모의 합성 이미지 데이터 세트 두 개가 만들어졌고, 여기에는 원치 않는 콘셉트가 포함되지 않았다는 확신이 있었다. 하지만 그러한 확신에도 불구하고, 유니티는 더 많은 필터링을 추가해 모델의 안전성을 보장하고자 했다. 안전하고 유용한 결과물을 위한 추가 데이터 필터링 가장 중요한 사항은 안전 및 개인정보와 부정적인 영향 없이 사용자를 지원하는 툴의 제공이었으므로, 유니티는 추가 데이터 세트 필터링을 위한 별도의 분류기 모델을 개발했다. 이 모델을 사용한 결과, 데이터 세트에 포함된 모든 콘텐츠가 유니티의 AI 원칙에 명시된 표준을 충족하고 추가적인 이미지 품질 검사를 통과할 수 있었다. 리뷰어 모델은 합성 이미지에서 다음 사항을 식별하는 역할을 함께 담당했다. 인식 가능한 사람의 특징이 포함되어 있지 않음 일반적이지 않은 어떤 아트 스타일도 포함되어 있지 않음 어떤 IP 캐릭터나 로고도 포함되어 있지 않음 허용될 수 있는 수준의 품질을 갖추고 있음 4개의 리뷰어 모델이 요구하는 신뢰도 높은 임계 수준을 하나라도 통과하지 못하는 이미지는 데이터 세트에서 폐기되었다. 가장 높은 신뢰도를 보이는 이미지만 필터를 통과해 최종 데이터 세트에 합류할 수 있도록 철저하게 주의를 기울이며, 모델의 결격 사유를 엄격하게 평가했다. 모델 소개 유니티의 유나이트 이벤트에서 뮤즈의 텍스처 및 스프라이트 기능에 대한 얼리 액세스가 발표되었다. 이러한 툴을 지원하는 모델의 첫 번째 반복 수정을 내부적으로 ‘Photo-Real-Unity-Texture-1’ 및 ‘Photo-Real-Unity-Sprite-1’이라고 한다. 이는 스타일화에 대한 기초적인 이해만 갖추도록 설계된 모델로, 주로 포토리얼리즘에 집중되어 있다. 모델을 프로젝트의 기존 스타일에 맞게 가이드하고 싶다면, 유니티의 스타일 훈련 시스템에 약간의 고유 레퍼런스 애셋을 제공하여 콘텐츠를 특정 아트 스타일로 생성하는 방법을 모델에 학습시킬 수 있다. 그렇게 하면 결과물 가이드를 위해 메인 모델과 함께 작동하는 소규모의 후속 모델이 생성된다. 이 소규모 후속 모델은 훈련 담당자나 그 조직에 공개되지 않으며, 유니티는 메인 모델 훈련에 이 콘텐츠를 사용하지 않는다. 포토리얼리즘에 중점을 두는 모델이기 때문에 유니티는 메인 모델을 수많은 다양한 스타일로 훈련시킬 필요가 없었다. 이 아키텍처를 통해 더 손쉽게 책임감 있는 AI를 향한 유니티의 약속을 지키면서 메인 모델을 훈련시킬 수 있으며, 크리에이터가 아트 수준을 더 세부적으로 제어하도록 할 수 있다. 이러한 모델은 시작에 불과하다. 뮤즈의 스마트한 역량은 점점 더 향상되어 더 나은 결과물로 이어질 것이며, 유니티는 그러한 과정에서 모델 향상 로드맵을 통해 모델을 더 높은 완성도로 이끈다는 비전을 내세운다. Photo-Real-Unity-Texture-1 로드맵 유니티의 텍스처 모델은 모든 분야에서 유용하게 쓰일 수 있다. 큰 규모의 콘셉트를 인식하고 있으며, 이러한 모델을 통해 서로 관련이 없는 여러 콘셉트를 자유롭게 혼합하고 <그림 3>에서 볼 수 있는 ‘메탈 슬라임’ 또는 ‘파란색 크리스탈 유리 암석’ 같은 결과물을 구현할 수 있다. 그림 3 이 모델이 현 단계에서 유용하기는 하지만, 다양한 프롬프트와 입력 방식에 어떻게 반응하는지 학습해 본 결과 단일 단어로 구성된 프롬프트로는 고급 머티리얼 콘셉트를 구현하기 어려울 수도 있다는 사실을 알 수 있었다. 원하는 목표에 맞게 모델을 가이드하는 데에 도움이 되는 방법이 더 있지만, 유니티는 기본 프롬프트의 정확도를 높이고 새로운 모델 가이드 방법을 추가하는 방식으로 사용자가 모델을 계속 더 자유롭게 제어할 수 있도록 할 예정이다. 앞으로 컬러 피커, 추가적인 사전 제작 가이드 패턴, 자체 가이드 패턴 생성을 위한 개선된 시스템 및 기타 새로운 시각적 입력 방법을 추가할 계획이며, 이 모든 사항은 현재 실험 단계에 있다. Photo-Real-Unity-Texture-1에서 유니티가 가장 중점을 두는 사항은 성과가 저조한 머티리얼 콘셉트를 식별하고 모델 재훈련을 자주 실행하여 전반적인 품질과 기능을 지속적으로 개선하는 것이다. 툴 내 평가 시스템을 통한 사용자의 피드백은 유니티가 모델 기능에서 취약점을 식별하여 더 나은 툴을 만드는 데 도움이 된다. 유니티는 빈도 높은 훈련 일정으로 모델을 빠르게 개선하고, 모델의 사용성을 높이며, 머티리얼 분야에 대한 지식을 축적하고 있다. Photo-Real-Unity-Sprite-1 로드맵 Photo-Real-Unity-Texture-1과 유사하게 유니티의 기본적인 스프라이트 모델은 전반적으로 유용하며 많은 콘셉트를 인식한다. 툴에 아직 빌트인 애니메이션 기능이 없기 때문에, 유니티는 초기에는 가장 흔하게 사용되는 정적 스프라이트 콘셉트의 품질을 극대화하는데 주력하기로 했다. 기본 모델의 원시 결과물을 <그림 4>에서 확인할 수 있다. 일반적인 사용 사례에서 이는 사용자 훈련 모델에 의해 특정 아트 스타일에 맞게 조정된다. 그림 4 정적 오브젝트는 이미 안정적이지만 유니티는 동물과 인간의 해부학적 정확도를 개선하기 위해 계속 노력하고 있다. 이러한 유형의 소재를 사용할 때 결과가 바람직할 수도 있지만, 사지가 늘어나거나 누락되는 경우 또는 안면이 왜곡되는 경우가 발생할 수도 있다. 이는 책임감 있는 AI 및 사용 가능한 데이터에 대한 엄격한 제한을 지향하는 유니티의 조치에 따른 부작용이라고 할 수 있다. 유니티는 개인정보 보호와 안전을 중요하게 인지하고 있으며, 이로 인해 초기 얼리 액세스 릴리스에서 일부 소재의 품질이 완벽하지 않을 수 있다. 완전히 공백인 스프라이트가 생성될 수도 있으며, 이는 시각적 콘텐츠 검수 필터에 따른 결과이다. 유니티는 Photo-Real-Unity-Sprite-1의 초기 출시 버전에서는 출력 필터링에 관해 신중하게 접근하는 방향을 택했으며, 이로 인해 일부 아트 스타일의 경우 필터링에서 1종 오류가 발생할 수 있다. 유니티는 지속적으로 피드백을 수렴하고 콘텐츠 필터를 개선하면서 점차 제한을 완화할 계획이다. 유니티는 피드백을 수렴하고 책임감 있는 자세로 계속 더 많은 데이터를 소싱하면서 전반적으로 모든 소재의 품질이 빠르게 향상될 것으로 기대하고 있다. Photo-Real-Unity-Sprite-1에도 Photo-Real-Unity-Texture-1과 유사하게 철저한 훈련 일정이 적용될 예정이다. AI 강화 개발을 향한 유니티의 행보 뮤즈는 책임감 있고 타인의 독창성을 존중하는 방식으로 생성형 AI의 잠재력을 활용해 커뮤니티에 더 강력한 창작물 제어 권한을 부여하려는 유니티의 첫걸음이다. 이 제품은 사용자를 우선으로 고려하여 제작되었으며, 유니티는 사용자의 피드백을 기반으로 변화와 개선을 진행할 예정이다. 유니티는 콘텐츠 제작 업계에서 생성형 AI가 가지는 잠재적 영향력을 인식하며 중요하게 다루고 있다. 이 툴은 크리에이터를 대체하는 것이 아닌, 크리에이터의 역량을 강화하기 위한 노력의 결과이다. 유니티는 크리에이터가 더 많아질수록 세상은 더 매력적인 곳이 될 것이라고 믿으며, 뮤즈와 이를 지원하는 모델을 통해 이러한 사명을 계속 이어간다는 비전을 제시한다. ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

작성일 : 2024-05-02

오토데스크-네메첵, “건축 설계 및 건설 산업을 위한 개방형 워크플로 발전시킨다”

오토데스크는 건축, 엔지니어링, 건설 및 운영(AECO) 및 미디어 및 엔터테인먼트(M&E) 산업의 개방형 협업과 효율성 향상을 위해 네메첵 그룹과 상호운용성 계약을 체결했다고 발표했다. 이번 협약을 통해 양사는 클라우드 및 데스크톱 제품 간의 기존 상호운용성을 강화하고, 솔루션 간 원활한 정보 교환을 개선할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 건물과 고속도로 등을 건설하거나 미디어 애셋을 제작할 때 클라우드 연결 도구로 작업하면 자동화를 강화하고 프로젝트의 모든 단계에서 더 나은 결정을 내릴 수 있는 인사이트를 얻을 수 있다. 하지만 소프트웨어와 파일의 비호환성으로 인해 사람, 프로세스, 데이터가 사일로화되어 비효율적인 워크플로를 초래하는 경우가 많다. 오토데스크와 네메첵의 워크플로를 최적화하면 하나의 클라우드 플랫폼 또는 데스크톱 애플리케이션에서 다른 애플리케이션으로 데이터를 보다 쉽게 전송할 수 있으므로 세부 정보를 적시에 적절한 사람에게 전달할 수 있게 된다. 이러한 상호운용성은 개방형 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 및 웹 서비스 세트인 오토데스크 플랫폼 서비스(APS)를 기반으로 하며, 이를 통해 네메첵의 디트윈(dTwin), 블루빔 클라우드(Bluebeam Cloud), BIM클라우드(BIMcloud) 및 BIM플러스(BIMplus)를 오토데스크의 포마(Forma), 퓨전(Fusion) 및 플로(Flow) 등 산업용 클라우드와 설계 솔루션에 연결할 수 있게 된다. 이를 통해 고객과 파트너는 각 솔루션에서 데이터와 기능을 연결할 수 있으므로 사용자는 자동화, AI 및 인사이트를 통해 프로젝트를 최적화하는 데 집중할 수 있다. 이번 상호운용성 계약은 건축 자산 산업에서 디지털 데이터의 접근성, 유용성, 관리 및 지속 가능성을 개선하여 BIM(빌딩 정보 모델링)의 이점을 확장하는 빌딩스마트의 오픈BIM(openBIM)과 같은 통합 및 개방형 산업 표준에 대한 노력을 보여준다. 사일로 없는 에코시스템을 구축하여 협업함으로써 팀은 엔드 투 엔드 워크플로에서 동일한 디지털 모델로 작업할 수 있다. 이번 계약에 따라 오토데스크와 네메첵 그룹은 양사의 API와 산업 클라우드에 대한 상호 액세스를 제공한다. 개발자는 오토캐드, 레빗, 3ds 맥스, 마야 등 오토데스크 솔루션과 오토데스크 포마, 오토데스크 건설 클라우드에 올플랜, 아키캐드, 블루빔, 맥슨 원, 벡터웍스 등 네메첵의 관련 클라우드 플랫폼과 솔루션과 비슷하게 액세스할 수 있게 된다. 이를 통해 양사는 기존의 데이터 교환을 개선하고 분야와 산업을 아우르는 새로운 데이터 중심 워크플로를 열 수 있을 것으로 기대하고 있다. 오토데스크의 에이미 번젤(Amy Bunszel) AEC 솔루션 부문 수석 부사장은 “오토데스크는 데이터를 활용하고 프로젝트 팀을 연결하는 개방형 통합 클라우드 기반 솔루션을 구축하는 데에 전념하고 있다”면서, “오토데스크의 클라우드 및 데스크톱 솔루션에 네메첵 상호 운용성을 확장하는 것은 고객의 워크플로를 최적화하고 더 나은 프로젝트 결과를 창출하는 데 큰 도움이 될 것”이라고 전했다. 네메첵 그룹의 마크 네제(Marc Nézet) 최고 전략 책임자(CSO)는 “오픈BIM, 상호 운용성, 개방형 산업 표준을 지원하는 것은 네메첵 그룹의 DNA에 깊이 뿌리내리고 있다. 오토데스크와의 상호 운용성 계약은 고객이 모든 프로젝트 환경과 소프트웨어 에코시스템에서 작업할 수 있는 능력을 제공하여 궁극적으로 더 나은 건설 세계를 만들기 위한 행보”라고 설명했다.

작성일 : 2024-04-29