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유튜브 쇼츠에 Veo 3 AI 영상 생성 기능 추가

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작성자 xtalfi
작성일 2025.09.17 16:12
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

유튜브는 화요일 뉴욕시에서 열린 ‘Made on YouTube’ 이벤트에서 AI 기반의 종합적인 창작 도구 모음을 공개하며, 틱톡과 인스타그램과의 창작자 경쟁에서 플랫폼 사상 가장 야심찬 인공지능 도입을 알렸다. 이 동영상 대기업은 구글의 딥마인드(DeepMind) 기술로 구동되는 최첨단 기능을 선보이는 한편, 지난 4년 동안 창작자, 아티스트, 미디어 회사들에게 1,000억 달러 이상을 지급했다고 발표했다.


주요 AI 동영상 생성 기능


YouTube는 Google DeepMind의 Veo 3 Fast 동영상 생성 모델의 맞춤형 버전을 Shorts에 직접 통합하여, 창작자들이 텍스트 프롬프트만으로 480p 해상도의 시청각 콘텐츠를 무료로 제작할 수 있게 했습니다. 이 기능은 미국, 영국, 캐나다, 호주, 뉴질랜드의 창작자들에게 우선 제공됩니다.


“YouTube 공식 블로그 포스트에 따르면, 이번이 처음으로 텍스트 프롬프트만으로 소리가 포함된 동영상을 생성할 수 있게 되었습니다”. 플랫폼은 향후 몇 달 내에 Veo의 기능을 확대해 모션 애니메이션, 팝 아트나 오리가미 등 다양한 효과의 영상 스타일화, 그리고 텍스트 설명을 통한 오브젝트 삽입 등을 지원할 예정입니다.


또한 YouTube는 Speech to Song이라는 리믹스 도구도 선보였습니다. 이 도구는 Google DeepMind의 Lyria 2 AI 음악 모델을 이용해 기존 동영상의 대사를 음악 사운드트랙으로 변환합니다. 창작자들은 “chill”, “danceable”, “fun” 등 다양한 스타일을 선택해 자신만의 “vibe”를 곡에 더할 수 있으며, 최종 결과물에는 원작자의 저작권이 표기됩니다.


크리에이터 관리 및 분석 도구


유튜브 플랫폼은 3천만 명이 넘는 월간 크리에이터들을 위한 유튜브 스튜디오 내 AI 챗봇, ‘Ask Studio’를 공개했습니다. 이 대화형 도구는 분석 자료에 대한 인사이트를 제공하고, 댓글을 요약하며, 채널 성과 데이터를 바탕으로 새로운 영상 아이디어를 생성합니다.


“YouTube는 ‘최근 영상을 누가 어떻게 보고 있는지 알려줘’ 또는 ‘내 편집 스타일에 대해 커뮤니티가 뭐라고 하는지 말해줘’ 같은 질문을 해보라고 설명했습니다. 회사는 Ask Studio를 ‘모든 크리에이터를 위한 최고의 창작 파트너’로 자리매김하고 있습니다.


또한, 유튜브는 썸네일과 제목의 조합 테스트를 통해 성과를 최적화할 수 있도록 A/B 테스트 기능을 강화했습니다. 플랫폼은 모든 유튜브 파트너 프로그램 크리에이터를 대상으로 본인 얼굴 이미지를 활용한 무단 AI 생성 영상을 식별하는 유사 이미지 감지 도구의 오픈 베타 서비스를 확대했습니다.


향상된 생산 및 협업 기능


Edit with AI는 원본 영상을 자동으로 최고의 순간들로 편집하고, 음악·전환 효과·영어 또는 힌디어 음성 해설을 추가하여 다듬어진 초안을 만들어 줍니다. 이 기능은 Shorts와 유튜브 Create 앱에서 테스트되고 있습니다.


또한 이 플랫폼은 최대 다섯 명의 크리에이터가 함께 영상 작업을 할 수 있는 향상된 협업 도구를 도입하여 가시성과 도달 범위를 높였습니다. 유튜브는 자동 더빙 기능도 확장하여 더빙 언어에 맞게 입술 움직임을 동기화할 수 있도록 했으며, 가로 및 세로 동시 라이브 스트리밍 등 새로운 라이브 기능도 추가했습니다.


TechCrunch에 따르면, 이러한 발표들은 유튜브가 “AI에 대한 대규모 투자가 성과를 내고 있음을 보여주려는” 노력의 일환이며, 플랫폼이 경쟁사에 맞서기 위해 “점점 더 대담한 시도를 하고 있다는” 점을 의미합니다. 각 기능들은 구글의 SynthID 워터마크 및 콘텐츠 라벨을 사용해 AI 생성 콘텐츠임을 식별하며, 인공 영상과 진짜 영상을 구분해야 한다는 우려를 해소하려 합니다.

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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/
571 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.
609 조회
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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.
595 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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