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NC AI, 3D 모델 자동 생성 AI 기술 공개

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작성자 xtalfi
작성일 2025.09.23 17:42
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

엔씨소프트 AI 계열사 NC AI가 오는 25일 도쿄게임쇼 2025에서 자체 개발한 바르코 기반 생성형 AI 솔루션을 선보인다고 23일 발표했다. 국내 AI 기업 중 최초로 도쿄게임쇼에 공식 진출하는 NC AI는 이번 전시를 통해 글로벌 게임 시장 진출을 본격화한다.


게임 제작 시간 혁신하는 바르코 AI 시리즈 공개


NC AI가 도쿄게임쇼에서 공개할 주요 솔루션은 ‘바르코 3D’, ‘바르코 싱크페이스’, ‘바르코 사운드’ 등 3종이다. 가장 주목받는 ‘바르코 3D’는 텍스트나 이미지 입력만으로도 3D 모델을 자동 생성하는 기술이다. 메시와 텍스처를 동시에 제작할 수 있으며, 자동 리메시, 텍스처 수정 및 편집, 리깅과 애니메이션 연동까지 지원하여 복잡한 3D 제작 공정을 대폭 간소화한다.


특히 바르코 3D는 기존 4주 이상 걸리던 3D 제작 과정을 10분 이내로 단축시킬 수 있어 게임 개발 효율성을 극대화하는 것으로 평가받고 있다. 게임 제작뿐만 아니라 VR, AR 같은 차세대 플랫폼 환경에도 즉시 적용 가능하다.


멀티모달 AI 기술로 게임 제작 전 과정 지원


바르코 싱크페이스는 음성만으로 캐릭터의 립싱크, 표정, 감정까지 실시간 자동 생성하는 AI 기술이다. 한국어, 영어, 일본어 등 다국어를 지원하며, 대규모 언어모델(LLM)과 멀티모달 프레임워크 기반으로 캐릭터가 상황에 맞춰 자연스러운 표정과 감정 흐름을 표현한다.


바르코 사운드는 텍스트나 이미지 입력을 기반으로 배경음악, 효과음, 캐릭터 사운드 등을 자동 생성하는 멀티모달 오디오 AI 기술이다. 사운드 제작자가 찾기 힘든 독창적인 음향을 빠르게 만들어낼 수 있어, 기존 데이터베이스 기반 AI보다 폭넓은 사운드 제작이 가능하다.


글로벌 기술력 입증과 상용화 협업 추진


이번에 공개되는 기술들은 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 지원하는 생성AI 선도 인재 양성 사업의 결과물이다. 도쿄게임쇼에서의 피드백을 반영해 국내 AI 인재 양성을 위한 교재로도 활용될 예정이다.


NC AI는 도쿄게임쇼 참가를 계기로 일본 현지 인디게임사, 게임 관련 학과, 글로벌 대형 퍼블리셔들과 교류를 강화하고 연구 협업 및 상용 프로젝트를 구체적으로 추진할 계획이다.


임수진 NC AI 최고사업책임자(CBO)는 “게임 AI는 이제 단순한 보조 도구가 아니라 창작자가 새로운 상상력을 현실로 구현할 수 있게 하는 파트너가 되고 있다”며 “바르코 AI 시리즈를 통해 전 세계 개발자들에게 혁신적이고 효율적인 제작 환경을 제공하고, 글로벌 게임 산업 혁신의 핵심 주체로 자리매김할 것”이라고 밝혔다.

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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/
3228 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.
3278 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.
3181 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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