ITPE * JackerLab

개요Point-E는 텍스트 설명만으로 3D 객체를 생성할 수 있는 두 단계 기반의 생성 모델로, OpenAI에서 제안한 혁신적인 Text-to-3D 파이프라인입니다. 기존 3D 생성 방식이 높은 연산 자원과 시간이 요구되었던 반면, Point-E는 빠른 속도와 간결한 구조로 현실적인 포인트 클라우드(3D 점군)를 효율적으로 생성하는 것이 특징입니다. 이는 AR/VR, 메타버스, 게임, 디지털 트윈 등의 분야에서 텍스트 기반 3D 생성의 문턱을 크게 낮춰줍니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의텍스트를 기반으로 3D 점군(Point Cloud)을 생성하는 AI 모델Point-E: Point + Efficiency 의미목적텍스트 → 이미지 → 3D 변환을 통한 저비용 3D 객체 생성비전·언어·3D ..

개요Vibe Coding은 2025년 2월 OpenAI 공동창립자이자 전 테슬라 AI 책임자였던 Andrej Karpathy가 처음 소개한 개념으로, **대규모 언어 모델(LLM)**에 자연어 프롬프트만 입력하면 작동 가능한 코드를 AI가 생성하는 AI 종속 프로그래밍 기술을 의미합니다. 사람은 직접 코드를 작성하지 않고, 문제를 감각적으로 설명하며 흐름만 가이드합니다. 이 방식은 소프트웨어 개발의 진입 장벽을 낮추고, 개인화된 코드 생성 경험을 제공합니다.1. 정의 및 구조 요소 설명 개념 정의사용자가 자연어로 문제를 설명하고 LLM이 코드를 생성함주된 기술GPT-4, Claude, LLaMA 등 대형 언어 모델 기반 생성형 AI인간 역할코드 리뷰, 실험, 테스트, 수정 피드백 중심AI 역할코드 생성..

개요Transformer는 Google이 2017년 발표한 "Attention is All You Need" 논문에서 소개된 딥러닝 아키텍처로, 자연어 처리(NLP)를 중심으로 기계 번역, 문장 요약, 코드 생성, 이미지 캡셔닝 등 다양한 분야에 적용되고 있습니다. 특히 Encoder-Decoder 구조는 입력을 분석(Encoding)하고 출력으로 생성(Decoding)하는 이중 모듈 기반으로, 이후 다양한 변형 모델(Variants) 이 등장하며 Transformer의 활용 영역을 비약적으로 확장시켰습니다.1. 개념 및 정의Transformer Encoder-Decoder 구조는 크게 두 개의 블록으로 구성됩니다.Encoder: 입력 시퀀스를 받아 의미를 요약한 벡터(컨텍스트 벡터)로 변환Decoder..

개요AI 생성 콘텐츠(AIGC, AI-Generated Content)는 인공지능(AI)이 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등의 디지털 콘텐츠를 자동으로 생성하는 기술을 의미한다. 최근 AI 기술의 발전으로 인해 콘텐츠 생성 속도와 품질이 급격히 향상되었으며, 미디어, 마케팅, 교육, 엔터테인먼트 등 다양한 산업에서 활용되고 있다. 본 글에서는 AIGC의 개념, 주요 특징, 활용 사례, 장점과 한계, 그리고 미래 전망을 살펴본다.1. AI 생성 콘텐츠(AIGC)란?AIGC는 딥러닝 및 자연어 처리(NLP), 생성형 AI(Generative AI) 모델을 활용하여 사람의 개입 없이 콘텐츠를 자동 생성하는 기술이다. 기존의 데이터 기반 콘텐츠 생성 방식을 넘어, AI가 창의적인 결과물을 생성할 수 있는 수..

개요생성형 AI(Generative AI)는 딥러닝 모델을 활용하여 텍스트, 이미지, 음성, 음악, 코드 등을 생성하는 인공지능 기술입니다. GPT, DALL·E, Stable Diffusion과 같은 최신 AI 모델들은 자연어 처리(NLP), 이미지 생성, 영상 합성 등 다양한 분야에서 혁신적인 변화를 이끌고 있습니다. 생성형 AI는 창작, 자동화, 개인화 서비스를 제공하며, 기업과 개발자들에게 강력한 도구로 자리 잡고 있습니다. 본 글에서는 생성형 AI의 개념, 주요 기술 요소, 활용 사례 및 도입 시 고려사항을 살펴봅니다.1. 생성형 AI란 무엇인가?생성형 AI는 대규모 데이터를 학습한 후 새로운 콘텐츠를 생성하는 AI 모델을 의미합니다. 트랜스포머(Transformer) 및 생성적 적대 신경망(G..