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AI 뉴스

어도비, 루마 AI Ray3 모델을 파이어플라이에 통합

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작성자 xtalfi
작성일 2025.09.19 05:57
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

Adobe는 Luma AI의 첨단 Ray3 비디오 생성 모델을 Firefly 플랫폼에 통합하여 회사의 AI 기반 크리에이티브 생태계를 크게 확장했습니다. 이번 파트너십을 통해 Adobe 고객들은 Luma AI가 최초의 추론 역량을 갖춘 비디오 AI 모델이라고 주장하는 Ray3를 독점적으로 조기 접근할 수 있게 되었으며, 이는 앞으로 2주 동안 Adobe Firefly와 Luma의 Dream Machine 플랫폼에서만 이용 가능합니다.


Ray3 모델은 AI 비디오 생성 기술의 획기적인 발전을 보여주며, Luma AI가 설명한 바와 같이, 자신의 결과물을 평가하고 개선할 수 있는 멀티모달 추론 시스템을 적용하고 있습니다. Luma AI의 CEO이자 공동 창립자인 Amit Jain에 따르면, “Ray3는 이러한 부분을 획기적으로 바꿨습니다. 획기적인 추론 시스템 덕분에 의도를 이해하고, 자체 결과를 평가하며, 결과를 개선할 수 있어, 생성된 비디오의 정확성과 품질이 크게 향상됩니다.”


기술 역량 및 전문적 응용


Ray3는 10비트, 12비트, 16비트 ACES2065-1 EXR 포맷의 네이티브 고명암비(HDR)를 지원하는 최초의 비디오 AI 모델로 차별화되며, 이는 전문적인 영화 및 광고 파이프라인에 적합하게 만듭니다. 이 모델은 이전 모델에 비해 향상된 캐릭터 일관성과 자연스러운 동작, 그리고 개선된 물리 시뮬레이션을 통해 최대 10초 길이의 시네마틱 품질의 비디오 클립을 생성합니다.


이 통합은 다양한 사용 사례를 통해 콘텐츠 제작자와 전문 영화 제작자 모두를 지원합니다. 콘텐츠 제작자는 Firefly의 텍스트-투-비디오(Text to Video) 기능을 활용하여 소셜 미디어 플랫폼용 배경 영상과 전환 영상을 생성할 수 있으며, 영화 제작자는 Firefly Boards에서 사전 제작 기획 단계에서 시각적 방향, 환경 및 샷 구성 등을 탐색하는 데 사용할 수 있습니다.


어도비의 AI 접근 방식의 전략적 전환


이 파트너십은 Adobe의 AI 전략에서 주목할 만한 진화를 보여줍니다. 처음에는 독점적으로 라이선스가 있는 콘텐츠로 훈련된 자체 Firefly 모델에 집중했던 Adobe는 2025년 내내 점차적으로 외부의 서드파티 AI 모델에도 플랫폼을 개방해왔습니다. 이제 Adobe는 OpenAI, Google, Black Forest Labs, Runway, Pika, Ideogram 등 다양한 업체의 모델을 자사 솔루션과 함께 통합하고 있습니다.
Adobe의 신생 GenAI 사업 부문 부사장 Hannah Elsakr는 회사의 비전을 강조했습니다: “Adobe는 Adobe Firefly를 통해 미래의 창의적인 AI 생태계를 구축하고 있습니다. Firefly는 업계의 최고 수준 창의적 AI 모델에 접근할 수 있는 올인원 목적지입니다”. 이 접근 방식은 사용자가 하나의 구독으로 다수의 AI 모델을 이용할 수 있게 하면서도, Adobe가 AI로 생성된 콘텐츠의 투명성을 위해 추진하는 Content Credentials에 대한 약속을 유지합니다.


시장 영향 및 향후 시사점


이번 협업을 통해 양사는 급변하는 AI 비디오 생성 시장에서 구글의 Veo, Runway AI 및 기타 신흥 플랫폼들과의 경쟁에서 더 효과적으로 맞설 수 있게 되었습니다. Adobe는 출시 프로모션의 일환으로 10월 1일까지 유료 Firefly 및 Creative Cloud Pro 고객에게 무제한 Ray3 생성을 제공하고 있습니다.


Firefly에서 Ray3로 생성된 모든 콘텐츠는 Creative Cloud 계정에 동기화되어 Premiere Pro와 같은 전문 애플리케이션에서 편집할 수 있으며, 이를 통해 Adobe의 에코시스템 전략을 정의해온 통합 워크플로우 접근 방식을 유지합니다.

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손목밴드에서 조정을 하는 것 같고 전작과 많이 달라졌습니다.AI 기능으로 번역도 가능하네요..https://www.meta.com/kr/ai-glasses/meta-ray-ban-display/
1026 조회
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2025.09.18 등록
조금 전 메타가 AI 기능이 있는 안경을 비롯하여 중요한 키노트를 진행하였습니다.CNET이 준비한 키노트 요약입니다.RAYBAN 과 새로 제작한 안경이 큰 화제입니다.
1115 조회
0 추천
2025.09.18 등록
마이크로소프트가 코파일럿 메모장과 그림판 연동기능을 제공하기 시작했으며이 기능은 오피스365를 사용하지 않아도 코파일럿을 이욯하면 이용할 수 있다.예를 들어 메모장은 다음과 같은 기능을 갖게 된다.-요약: 긴 텍스트를 간략하게 요점만 추려내고, 문서의 핵심을 빠르게 파악할 수 있습니다.- 쓰기: 프롬프트나 선택한 텍스트를 활용해 새로운 문장을 AI로 쉽고 빠르게 작성합니다.- 다시 쓰기: 선택한 내용을 AI가 어투, 길이, 명확성 등 다양한 스타일로 변환해 줍니다.또한 그림판은 다음과 같은 기능을 추가하게 된다.- 프로젝트 파일 저장 기능: 그림판에서 작업을 .paint 파일로 저장해 언제든 이어서 편집이 가능.- 불투명도(Opacity) 슬라이더: 연필 및 브러시 도구의 투명도를 원하는 대로 조절해 더 섬세한 혼합이나 레이어링 효과 주기.- 크기 및 불투명도 슬라이더 병행 사용: 두 슬라이더를 활용해 부드럽게 배합하고 다양한 질감의 그림 그리기.
1066 조회
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2025.09.18 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)중국 AI 스타트업 DeepSeek은 획기적인 R1 모델 훈련 방식에 관한 새로운 세부 정보를 세계적인 권위지 네이처(Nature)의 동료검토 논문을 통해 발표했습니다. 이 논문에서는 기존 경쟁 모델 대비 극히 적은 비용으로 순수 강화학습만을 사용해 첨단 추론 능력을 달성한 방법을 공개했습니다.항저우에 본사를 둔 이 회사는 자사의 R1 추론 모델 훈련 비용이 단 29만 4천 달러에 불과하며, 기반 베이스 모델의 개발 비용은 약 600만 달러였음을 처음으로 공개했습니다. 총 630만 달러가 소요된 것으로, 이는 미국의 기술 기업들이 개발한 경쟁 모델이 수천만 달러에 달하는 것과는 극명한 대조를 이룹니다.순수 강화학습의 획기적인 발전DeepSeek의 주요 혁신은 연구자들이 “순수 강화 학습(pure reinforcement learning)“이라고 부르는 방식을 사용해 R1을 개발한 점에 있으며, 이는 인간이 만든 예시에 의존하는 기존의 감독 학습(supervised learning) 방식과는 다른 접근법입니다. 이 과정에서 모델은 인간이 선택한 추론 방식에 따르도록 학습시키는 대신, 올바른 답변에 도달할 때 보상을 받도록 설계되었습니다.네이처(Nature) 논문에 따르면, DeepSeek의 접근법은 모델이 인간이 제시한 전략을 따르지 않고도 자체적인 추론 전략을 개발하고 자신의 작업을 검증할 수 있는 능력을 갖추게 해주었습니다. 회사는 자체 시도에 대해 별도의 알고리즘을 사용하지 않고 추정치를 활용해 점수를 매길 수 있게 해주는 Group Relative Policy Optimization(GRPO)이라는 기법을 활용했습니다.“이 모델은 AI 연구자들 사이에서 매우 영향력이 컸습니다,“라고 오하이오 주립대(Ohio State University) 콜럼버스 소재 AI 연구원인 Huan Sun은 말했습니다. “2025년 현재까지 LLM에서 강화 학습을 수행하는 거의 모든 연구가 어떻게든 R1로부터 영감을 받았을지도 모릅니다”.5단계 훈련 과정완전한 R1 학습 과정은 감독 학습(fine-tuning)과 강화 학습을 번갈아가며 진행하는 여러 단계로 구성되었습니다. 이 과정은 딥시크(DeepSeek)의 V3-Base 모델을 수천 개의 ‘콜드 스타트’ 데이터 포인트로 파인튜닝하는 것으로 시작했고, 이후 순수 강화 학습을 통해 추론 능력을 향상시켰습니다.수렴에 가까워지면 시스템은 리젝션 샘플링(rejection sampling) 방식을 사용했습니다. 여기서 모델은 강화 학습 실행에서 성공적인 예시 중 최상의 예시를 선택해 자체 합성 훈련 데이터를 생성했습니다. 이 합성 데이터는 이후 글쓰기나 사실 기반 질문응답 등 다양한 영역에서 DeepSeek-V3-Base의 감독 학습 데이터와 통합되었습니다.동료 평가 중인 최초의 주요 LLMR1은 엄격한 동료 평가 과정을 거친 최초의 대형 언어 모델을 의미합니다. Nature 논문을 심사한 허깅페이스의 머신러닝 엔지니어 루이스 턴스톨은 이를 “매우 환영할 만한 선례”라고 평가하며, 훈련 과정이 공개되지 않으면 AI 시스템이 위험을 초래하는지 평가하기 어렵다고 언급했습니다.이 동료 평가 과정에서 DeepSeek는 훈련에 사용된 데이터 유형과 안전 조치를 포함한 기술적 세부 사항에 대한 설명을 추가하게 되었습니다. 이 모델은 오픈소스 특성을 유지하면서도 OpenAI의 o1 모델에 필적하는 추론 벤치마크 성능을 달성하였습니다.성능 및 접근성Hugging Face에서 1월에 출시된 이후, R1은 복잡한 문제 해결을 위한 플랫폼에서 가장 많이 다운로드된 모델이 되었으며, 다운로드 수는 1,090만 회를 넘어섰습니다. 이 모델은 AIME 2024 수학 벤치마크에서 pass@1 점수 79.8%를 기록하여 OpenAI o1의 79.2%를 소폭 앞섰습니다.DeepSeek의 혁신은 AI 개발 비용 및 성능 향상을 위해 모델 크기와 연산 능력을 늘려야 한다는 확장 법칙에 대한 기존의 통념에 도전장을 내밀었습니다. 회사는 비교적 덜 강력한 H800 칩을 사용해 성공을 거두었으며, 이 칩은 2023년 미국의 수출 통제로 중국 내 판매가 금지된 바 있습니다. 이러한 성과는 향후 AI 개발 방향에 대한 논의를 촉진하고 있습니다.
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2025.09.18 등록
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