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1년 전, 윌 스미스가 스파게티를 먹는 믿을 수 없는 영상이 세상을 강타했습니다. 우리는 이 영상을 보고 농담을 했고, 그 당시에는 아무도 두려워하지 않았습니다. 하지만 1년이 지난 지금, 생성적 AI 기술은 또 다른 큰 도약을 했습니다. 2024년의 윌 스미스가 스파게티를 먹는 모습은 더 이상 농담으로 넘길 수 없는 상황이 되었고, 이 기술이 계속 발전한다면 할리우드의 아이돌들이 위협받을 수 있습니다. 오늘 영상에서는 우리가 사용할 수 있는 다섯 가지 새로운 생성적 AI 도구를 살펴보겠습니다.

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최근 몇 달간 OpenAI는 Sora를 미리 공개하며 여러 AI 비디오를 선보였고, 구글은 VO라는 인상적인 모델을 발표했습니다. 그리고 이번 주에는 중국에서 30FPS로 2분 길이의 비디오를 생성할 수 있는 새로운 모델인 Cling이 출시되었습니다. 이 모델은 Sora보다 더 인상적일 수 있지만, 모든 모델이 공공에 제공되지 않는 큰 문제가 있습니다. 다행히도 Luma Labs에서 출시한 Dream Machine이라는 새로운 도구가 있어, 비교적 현실적인 비디오 클립을 생성할 수 있습니다. 이 도구는 윌 스미스가 스파게티를 먹는 모습을 생성하는 데 사용되었지만, 현재로서는 실용적인 상업적 용도가 없습니다.

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AI 모델들이 생존하기 위해 필수적인 것은 데이터입니다. 과거에는 웹에서 데이터를 수집하는 것이 매우 어려웠지만, 이제는 주거용 프록시와 웹 자동화 도구를 사용하여 대규모로 데이터를 수집할 수 있습니다. Bright Data는 이러한 스크래핑 작업을 비용 효율적으로 수행할 수 있도록 도와주는 도구입니다. 이 도구를 사용하면 프록시나 웹 차단기를 걱정할 필요 없이 대규모 데이터 수집이 가능합니다.

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다음으로 알아야 할 AI 도구는 Stable Diffusion 3입니다. 이 모델은 방금 공개되었으며, 가장 진보된 텍스트-이미지 생성 모델입니다. 비상업적 라이센스 하에 제공되지만, 품질이 매우 뛰어나며 텍스트 프롬프트에 따라 신뢰성 있게 이미지를 생성할 수 있습니다. AI 여자친구가 있다면 이 새로운 모델로 업그레이드하는 것을 추천합니다. 또 다른 유용한 도구는 11 Labs의 사운드 효과 생성기입니다. 원하는 소리를 설명하면 여러 가지 사운드 효과를 생성해 줍니다.

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마지막으로 코드 생성에 대한 이야기를 해보겠습니다. AI가 프로그래밍 작업을 대신해 주기를 기다려왔지만, 아직 실망스러운 상황입니다. 최근 프랑스 스타트업 Mistol이 Cod Stroll이라는 새로운 모델을 출시했으며, 이는 오픈 모델이지만 상업적 용도로는 사용할 수 없습니다. 이 모델은 코딩 벤치마크에서 매우 뛰어난 성능을 보입니다. AI 코드 작성에 대한 의견은 두 가지로 나뉘는데, 한쪽은 AI를 최대한 활용하려는 젊은 층이고, 다른 쪽은 AI 코드를 부정적으로 보는 중장년층입니다. 생성적 AI는 아직 갈 길이 멀지만, 최근 1년 간의 발전 속도를 보면 많은 이들이 우려할 만한 상황입니다.

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