[시리즈 연재] 두뇌 트레이닝 프로그램 만들기

[AI 활용] 졸탄 포자르 학습만화 (https://www.valley.town/space/@disconnection/articles/69f22e376500861ea92f7434) 학습만화 제작을 시도해본 이유.. 본인의 공부에 실질적인 도움을 얻기 위함. 만화는 재밌어서 잘 읽힌다. 어느정도 분량까지 실질적으로 제작 가능한지 테스트 하기 위함 내용 선정 및 제작 조회수가 높은데 머릿속에서 기억이 잘 안나는 영상 하나를 골랐다. 학습만화 만들면서 계속 보게되면 이해와 암기가 저절로 될 것 같아서 겸사겸사.. 길이도 45분으로 꽤 길어서 GPT의 한계를 시험해보기에 괜찮아 보였음. Codex에 대한 소개, 활용 이유 Codex는 OpenAI의 에이전트형 작업 환경이다. 원래는 코드를 읽고 수정하는 도구로 알려져 있는데, 나는 코드가 아니라 콘텐츠 제작에 사용했다. Codex는 폴더를 작업 공간으로 설정하고 해당 폴더 전체를 활용하여 맥락을 이어가며 작업할 수 있기 때문이다. 그리고 웹 GPT 대화창으로 작업하면 일관성 유지가 힘들어지고 이미지의 퀄리티가 떨어지는 현상이 관찰된다. 자료 만들기 유튜브 내용을 텍스트로 만드는 것에 애용하는 lilys ai를 이용해서 스크립트를 만들어 저장하고.. 주인공이 되어 설명해줄 사람을 이미지 자료로 만들어 캐릭터 일관성 유지를 하는 것에 참고할 수 있도록 한다. 그렇게 준비된 자료들 학습만화 생성 프롬프트들은 그림체 및 스토리를 여러가지 실험해보면서 수정했기때문에 여러가지가 ...

[시리즈 연재에 앞서] AI 글을 쓰게 된 이유 (https://www.valley.town/space/@disconnection/articles/69eada9d1ed60a06f6cd5b77) 프롬프트 엔지니어링 AI를 잘 활용하기 위해 '프롬프트 엔지니어링'이라는 단어가 있을 정도로, 프롬프트는 AI 활용의 핵심 요소다. 그렇다면 프롬프트를 잘 쓰기 위해 '프롬프트 엔지니어링'을 별도로 공부해야 할까? (https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui) 2022년 부터 이미지 생성의 황금기를 열었던 Stable Diffusion을 생각해보자. Stable Diffusion 1.5의 방식을 보면, 초창기 이미지 생성 모델의 유행을 알렸던 당시에는 단어 위주의 나열, 가중치 조정, 네거티브 프롬프트 등의 방법으로 이미지를 생성했다. 만약 Stable Diffusion 1.5 방식이 10~20년간 지속되는 표준이라면 그런 지엽적인 테크닉을 깊이 공부하는 것이 옳은 방향이었을 수 있다. 하지만 지금은 그렇지 않다. 요즘의 프롬프트 작성 방식은 당시와 달리 문장형이고, 숫자 가중치를 사용하지 않으며, 네거티브 프롬프트도 사람에게 말하듯 자연스럽게 쓴다. 물론 지금도 문장 순서 배치나 반복 표현 같은 테크닉이 여전히 존재하긴 한다. 여기서 중요한 구분이 생긴다. 휘발적인 부분: 기술 발전에 따라 빠르게 바뀌는 세부 테크닉 본질적인 부분: 내가 원하는 것을 정확하게 파악하고 표현하는 능력 — 이것은 변하지 않는다 출처 Nano Banana 이미지 생성 (https://ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation?hl=ko#image_generation_text-to-image) GPT 이미지 생성 모델 프롬프트 가이드 (https://developers.openai.com/cookbook/examples/multimodal/image-gen-models-prompting-guide) 잘 쓴 프롬프트란 무엇인가 1. 실사 이미지 제작 이미지 프롬프트에서 '잘 썼다'고 평가받는 것들은 내용, 화각, 화질, 색감 등을 명확하게 담고 있다. 결국 핵심은 내가 원하는 것을 객관적인 단어로 최대한 자세하게 표현하는 능력이다. 예를 들어 실사 사진으로 접근한다면 Shotdeck같은 레퍼런스 데이터베이스의 이미지 설명 ...