제너레이티브 AI가 증강 현실 아이웨어의 미래를 여는 열쇠가 될 수 있는 이유
즉시 명확하지 않을 수 있지만 인공 지능은 기능적 증강 현실 플랫폼의 초석을 형성합니다. 이것은 제너레이티브 AI 폭발이 고군분투하는 AR 시장이 마침내 잠재력에 도달하도록 하는 촉매제를 형성할 수 있다는 것을 의미합니까?
증강 현실 내에서 AI의 사용 사례는 매주 발생하는 것으로 보입니다. 인공 지능과 AR의 관계는 2017년 로컬 심층 신경망을 통합하는 모바일 앱을 통해 자체 증강 현실 엔진을 출시한 Meta와 같은 거대 기술 기업에 의해 지속적으로 탐구되었습니다. 머신 비전 활성화 실시간으로 업데이트됩니다. Snapchat 스타일의 필터 오버레이를 매우 정확하게 가능하게 하는 것은 바로 이 기술이며, 이 운영 모델은 우리의 AR 경험을 향상시키기 위해 계속 진화할 것입니다.
제너레이티브 AI는 증강 현실 구조와 하드웨어의 역량을 훨씬 더 빠르게 가속화할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 여전히 어려움을 겪고 있는 업계를 위해 실망스러운 판매 주류 채택 부족을 통한 트렌드에 따라 이 혁신은 AR 환경이 기다려온 순간이 될 수 있습니다. 하지만 생성 AI가 증강 현실을 위해 정확히 무엇을 할 수 있을까요?
제너레이티브 AI란 정확히 무엇인가?
제너레이티브 AI(Generative AI)는 오로지 데이터만을 기반으로 자체 콘텐츠를 생성할 수 있는 지능적인 프로그램을 의미합니다. 프롬프트 사용자로부터. 완성된 콘텐츠는 AI 모델을 사용하여 완전히 자동화되고 알고리즘적으로 생성될 수 있습니다. 생성적 AI는 인간의 입력을 통해 처음부터 아트워크, 텍스트 및 시각화를 생성할 수도 있습니다.
생성 AI의 목표는 소프트웨어를 사용하여 완전히 원본, 인공 지능을 통해 개발되었음에도 불구하고 그 구조는 완전히 인간처럼 보입니다.
생성 AI의 능력으로 인해 복잡한 디지털 렌더링을 생성할 수 있습니다. 인간 프롬프트, 생성 AI는 증강 현실 프로그램 개발에 중요한 도구가 될 수 있으며 일부 주요 AR 중심 기업은 이미 그 잠재력을 활용하려고 노력하고 있습니다.
제너레이티브 AI와 AR의 결합
제너레이티브 AI를 도입한 주요 증강 현실 회사의 한 예는 Snap입니다. Snap CEO Evan Spiegel에 따르면 생성 AI는 회사의 카메라를 오늘날 훨씬 더 강력하게 만들 수 있는 능력이 있으며 이러한 이점은 궁극적으로 AR 안경을 포함한 증강 현실 전체의 성장을 주도할 수 있을 것입니다.
Snap이 제너레이티브 AI를 사용하여 서비스를 강화하는 방법과 관련하여 Spiegel은 이 기술이 Snap이 캡처된 후 Snap의 해상도와 선명도를 개선하는 데 도움이 될 것이며 더 최첨단의 혁신적인 필터에도 사용될 수 있을 것이라고 생각합니다.
"우리는 Snap ML 도구를 Lens Studio에 통합하는 데 많은 성공을 거두었으며 이를 통해 크리에이터가 놀라운 것을 만들 수 있게 되었습니다." 슈피겔은 설명했다. “현재 Lens Studio에서 300,000만 개 이상의 렌즈를 제작한 3명의 크리에이터가 있습니다. 따라서 이러한 도구의 민주화도 매우 강력할 것이라고 생각합니다.”
감질나게 하는 전망이지만 생성 AI와 증강 현실의 미래 관계는 Snap이 진정으로 뛰어날 것으로 보이는 곳입니다.
“장기적으로 생각하면 3년… 이것은 증강 현실의 성장에 매우 중요할 것입니다. 따라서 오늘날 AR을 보면 아티스트가 만든 XNUMXD 모델의 수가 제한되어 있기 때문에 AR에서 구축할 수 있는 것에 실질적인 제한이 있습니다.”라고 Spiegel이 말했습니다.
“생성 AI를 사용하여 이러한 3D 모델을 매우 빠르게 더 많이 구축할 수 있습니다. 이를 통해 AR의 잠재력을 최대한 활용하고 사람들이 세상에서 상상을 현실로 만들 수 있습니다.
제너레이티브 AI로 예측할 수 없는 세상 만들기
메타버스 시대를 앞두고, 증강현실이 현실과 가상 세계를 결합할 수 있는 잠재력이 얼마나 있는지 살펴보고, 생성 적 AI 사용자의 참여를 유지하기 위해 끊임없이 진화할 수 있는 정말 예측할 수 없는 환경과 세계를 만드는 열쇠를 쥐고 있을 수 있습니다.
Mitacs의 프로젝트인 'VR 및 AR의 동적 환경 생성을 위한 생성 AI'에서 제작자는 AI 발전을 2D 환경 생성에 활용하여 알고리즘 생성 프로세스 안내. 그런 다음 AI가 지침에 응답하고 학습하도록 허용함으로써 프로젝트는 디지털 미디어 생성 요구에 맞는 환경을 생성할 수 있습니다.
이는 확장된 증강 현실 세계 내에서 인간의 손으로 구현하기 훨씬 더 어려울 수 있는 기능인 '끝없는' 콘텐츠를 위한 길을 열 것입니다.
제너레이티브 AI가 주변 환경을 식별하고 학습할 수 있기 때문에 AR 안경 착용자는 사용자의 위치, 주변의 상호작용 요소, 개인 선호도를 이해하고 임베디드 게임과 풍경을 생성할 수 있는 소프트웨어의 이점을 누릴 수 있습니다. 일상적인 작업을 매력적인 경험으로 바꿀 수 있습니다.
이 때문에 생성 AI 모델 클라우드 기반이므로 투박한 외부 하드웨어로 증강 현실 안경의 개발을 방해하지 않을 가능성이 높으며 미래에는 헤드셋이 상징적인 것을 복제하는 것을 볼 수 있습니다. 쉽게 Flexon 및 기타 주요 디자이너와 같은 브랜드의 개별 프레임.
기능과 신선한 콘텐츠의 원본 스트림 사이의 완벽한 균형을 이루는 생성 AI와 증강 현실의 완벽한 조화를 이루려면 아직 몇 년이 더 걸릴 수 있지만, 이 강력한 관계의 미래는 확실히 밝아 보입니다.
증강 현실 안경은 최근 몇 년 동안 시장을 찾기 위해 고군분투했지만 생성 AI는 사용자 경험 향상 기술을 다음 단계로 끌어올릴 수 있는 방식으로 착용자에게 제공됩니다. 이것은 메타버스의 지속적인 출현과 함께 증강 AR 안경 산업의 운명이 바뀔 가능성이 있음을 의미합니다.
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Damir는 팀 리더, 제품 관리자 및 편집자입니다. Metaverse Post, AI/ML, AGI, LLM, Metaverse 및 Web3-관련 분야. 그의 기사는 매달 백만 명이 넘는 사용자의 엄청난 청중을 끌어들입니다. 그는 SEO 및 디지털 마케팅 분야에서 10년의 경험을 가진 전문가로 보입니다. Damir는 Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto 및 기타 간행물. UAE, 터키, 러시아, CIS를 오가며 디지털 유목민으로 활동하고 있습니다. Damir는 끊임없이 변화하는 인터넷 환경에서 성공하는 데 필요한 비판적 사고 기술을 제공했다고 믿는 물리학 학사 학위를 받았습니다.
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