반응형 IT정보5 Viseme 기반 립싱크(Viseme-based Lipsync) - 캐릭터를 실제 말하는 것처럼!! 시각적 요소가 부각되는 시대에는 말소리와 화면을 자연스럽게 연결하는 방식이 더욱 중요해지고 있다. 그중에서 발음 단위에 맞춘 입술 움직임을 구현하는 기법은 최근 들어 한층 현실감 있게 발전하는 추세다. 실제 대화를 옮겨놓은 듯한 표현을 위해서는 음성 신호를 세밀하게 분석하고, 이를 시각 정보로 치환하는 과정이 정교하게 이뤄져야 한다. 이러한 흐름에서 주목할 만한 방식이 바로 Viseme Lipsync이다.입술 움직임의 원리이 접근법에서 중요한 부분은 음소와 시각적 형태를 밀접하게 연결하는 것이다. 음소마다 달라지는 턱과 입술의 위치를 분류하고, 이를 모델에 반영해 입 주변 이미지를 자연스럽게 바꾼다. 이렇게 수집된 자료에 따라 말하는 순간에 맞춰 캐릭터나 얼굴의 입 모양을 자동으로 전환한다. 덕분에 시청.. 2025. 2. 27. WebGL 개발과 Web 개발의 차이 인터넷 환경이 빠르게 변모함에 따라 웹 페이지는 이제 단순한 정보 전달 이상의 기능을 수행하고 있습니다. 한편, 다양한 형태의 시각화와 인터랙션을 구현하는 작업도 늘어나고 있어 여러 기술이 함께 주목받고 있습니다. 이 과정에서 3D 그래픽과 애니메이션을 다루는 방법 중 하나인 WebGL은 점차 폭넓게 활용되고 있습니다. 이에 비해 전통적인 웹 프로그래밍은 사용자 인터페이스, 서버와의 데이터 통신, 반응형 디자인 등에 중점을 두는 특성을 갖습니다. 두 분야는 모두 웹 생태계에서 중요한 역할을 하지만, 적용되는 기술과 활용 범위에 있어 뚜렷한 차이가 존재합니다. 이러한 맥락에서 WebGL Web 차이를 명확히 파악한다면, 각각의 특성에 맞춰 효율적인 개발 전략을 수립할 수 있습니다.WebGL이란 무엇일까?W.. 2025. 2. 27. 더 나은 AI로!! 파인튜닝(Fine-tunning) 인공지능 기술은 데이터 활용과 알고리즘 연구가 활발히 이루어지면서 꾸준히 진화하고 있다. 다양한 분야에서 AI를 도입하려는 시도가 이어지며, 학습 효율과 성능을 높이기 위한 연구도 활발하게 진행 중이다. 특히 사용자 맞춤형 결과를 얻거나 특정 문제 해결에 집중하기 위해 정교한 모델 설정과 최적화 과정을 거치게 된다. 이러한 환경에서 탄생한 중요 학습 방식은 적용 분야마다 미세 조정을 통해 더 정확하고 효율적인 예측을 가능하게 만든다.정교한 모델 설계의 중요성모델을 단순히 구축하는 것만으로는 목표 성능을 달성하기 어렵다. 빅데이터와 고성능 하드웨어가 뒷받침된다고 해도, 해당 모델이 실제 환경에서 얼마나 최적화되어 작동하느냐가 관건이 된다. 이때 세부적인 매개변수를 어떻게 조절하고, 주어진 데이터 특성에 따.. 2025. 2. 25. 더 강력한 인공지능으로 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 데이터의 폭발적인 증가 속에서 정확하고 신뢰할 만한 정보를 얻는 일은 점점 더 중요해지고 있다. 기술이 발전함에 따라 새롭게 등장하는 기법들을 유심히 살펴보는 것은 필수적이며, 특히 자연어 처리 영역에서는 혁신적인 방식들이 끊임없이 개발되고 있다. 이 가운데 RAG는 방대한 자료를 실시간으로 참조해 풍부한 텍스트를 생성하도록 돕는 대표적인 접근법으로 주목받고 있다.RAG의 기본 개념RAG는 Retrieval-Augmented Generation의 약자로, 인공지능 모델이 외부 지식을 능동적으로 활용해 자연스럽고 풍부한 텍스트를 만들어내도록 고안된 기법이다. 과거에는 모델 내부에 학습된 정보에만 의존하는 경우가 많았으나, 이는 새로운 사실이나 최신 동향을 반영하기가 어려웠다. 그러나 RAG는 데이터베이스나.. 2025. 2. 24. 대규모 언어 모델 LLM (Large Language Model), AI, 인공지능 최근 인공지능 연구가 빠르게 발전하면서 다양한 분야에서 활용도가 높아지고 있다. 여러 기업과 학계에서는 방대한 양의 텍스트 데이터를 분석해 사람처럼 자연스러운 언어를 구사하려는 노력을 기울이고 있다. 이러한 환경에서 주목받는 것이 바로 LLM이다. 이는 대규모 텍스트를 학습하여 언어와 맥락을 이해하는 능력을 갖춤으로써 여러 응용 분야에서 혁신적인 결과를 보여주고 있다.언어 모델의 확장과 중요성과거에는 텍스트 분석이 제한된 규칙 기반 시스템에 머무르는 경우가 많았다. 하지만 컴퓨팅 자원의 증가와 알고리즘의 발전 덕분에 훨씬 더 복잡한 상황을 다룰 수 있게 되었다. 방대한 자료를 통해 언어 간 맥락과 뉘앙스를 학습하는 기술은 이전 세대와는 비교할 수 없을 만큼 뛰어난 성능을 자랑한다. 이러한 성능은 단순히 .. 2025. 2. 24. 이전 1 다음
