다양한 주제에 대해 논의하거나 지식을 공유합니다.
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이제 에이전트로 유튜브 영상 분석하는 시대! 어시웍스 덕분에 유튜브 링크만 있으면 AI가 자막을 추출하고, 핵심 내용을 뽑아주며, 질문하면 "몇 초에 나와요!"까지 알려줍니다 🤖✨에이전트 API 개요세션 생성: 여러 유튜브 영상을 동시에 처리할 수 있도록 세션 단위로 관리영상 다운로드: yt-dlp를 사용해 유튜브 링크로부터 mp4 다운로드오디오 추출: ffmpeg로 mp4에서 오디오(wav)만 추출Whisper로 자막(SRT) 생성: OpenAI의 음성인식 모델SRT → 텍스트 변환: 자막 파일을 읽어 "시작시간 자막텍스트" 형태로 가공다운로드 및 파일 제공: 세션별로 저장된 비디오/오디오/SRT 파일을 직접 다운로드각 단계를 에이전트가 순서대로 호출하면, 영상 처리 작업이 완결됩니다.사용 시나리오사용자가 에이전트에게 "이 유튜브 영상 요약 좀 해줘!"라고 요청합니다. 에이전트는 이 API 서버를 통해 다음을 진행합니다:/create_session으로 새 세션 아이디(session_id) 받기/youtube_download로 영상 다운로드/extract_audio로 오디오 추출/audio2srt로 자막 생성/srt_to_text로 완성된 자막을 텍스트로 가져오기필요하다면 자막 텍스트를 기반으로 LLM이 요약함결과:에이전트가 "영상에서 뽑은 자막과 요약"을 사용자에게 답변합니다.사용자가 추가 질문을 하면, 자막에 시간대별로 접근해 "몇 초 부분입니다."라고 알려줍니다.시연 동영상을 보도록 하겠습니다.API 상세 설명1. 세션 생성: /create_sessionMethod: GET설명:세션이란, 각 작업(영상 다운로드 등)을 독립적으로 처리하기 위해 필요한 고유 식별자입니다.이 엔드포인트는 내부적으로 uuid.uuid4()로 고유 ID를 만들고, SESSIONS[session_id]에 작업 상태를 저장할 공간을 마련합니다.사용 예시:<code class="language-plaintext">GET /create_session</code>샘플 응답:<code class="language-plaintext">{ "session_id": "4f055ad9-268c-4caa-be39-...", "message": "새로운 세션이 생성되었습니다." } </code>주요 포인트글로벌 딕셔너리 SESSIONS:<code class="language-plaintext">SESSIONS[session_id] = { "video_path": None, "audio_path": None, "srt_path": None, }</code>실제 배포 시: Redis, DB 등을 사용해 세션 정보를 관리하는 방식을 권장.2. 유튜브 영상 다운로드: /youtube_downloadMethod: POSTPayload:<code class="language-plaintext">{ "session_id": "string", "youtube_url": "string" }</code>설명:yt_dlp 라이브러리를 통해 지정된 session_id 경로에 mp4 영상을 저장합니다.다운로드된 파일 경로를 SESSIONS[session_id]["video_path"]에 기록합니다.응답:<code class="language-plaintext">{ "message": "다운로드 완료", "file_path": "...", "download_url": "http://127.0.0.1:8000/download_file/{session_id}/video", "session_id": "..." }</code>주요 포인트yt-dlp 설정:<code class="language-plaintext">ydl_opts = { 'format': 'best[ext=mp4]/bestvideo[ext=mp4]+bestaudio[ext=m4a]/best', 'outtmpl': f'{download_dir}/%(title)s.%(ext)s', 'merge_output_format': 'mp4' }</code>가능한 mp4 포맷 중 가장 화질 좋은 것부터 시도.영상/오디오 스트림 통합(m4a → mp4).파일명 관리:실제 파일명은 동영상의 title을 가져와 [title].mp4 형태로 저장.session_id별로 downloads/{session_id} 디렉토리에 구분 저장.3. 오디오 추출: /extract_audioMethod: POSTPayload:<code class="language-plaintext">{ "session_id": "string" }</code>설명:ffmpeg를 이용해 영상(mp4)에서 오디오(wav)만 추출합니다.SESSIONS[session_id]["audio_path"]에 결과 파일 경로를 저장합니다.응답:<code class="language-plaintext">{ "session_id": "...", "audio_path": "outputs/..._audio.wav", "download_url": "http://127.0.0.1:8000/download_file/{session_id}/audio", "message": "오디오 추출이 완료되었습니다." }</code>주요 포인트ffmpeg-python 사용 예시:<code class="language-plaintext">ffmpeg.input(video_path).output( audio_path, format='wav', acodec='pcm_s16le', ar='16000', ac=1 ).run(overwrite_output=True)</code>ac=1: 모노로 변환ar=16000: Whisper 권장 16kHz 샘플링pcm_s16le: 16비트 오디오 인코딩폴더 구조:outputs/ 디렉토리에 WAV를 저장해두고, 필요하면 /download_file/ API를 통해 액세스.4. Whisper로 자막(SRT) 생성: /audio2srtMethod: POSTPayload:<code class="language-plaintext">{ "session_id": "string", "model_size": "tiny" // tiny, base, small, medium, large }</code>설명:OpenAI Whisper 모델로 오디오를 인식하고, segment별로 SRT 파일을 생성.SESSIONS[session_id]["srt_path"]에 자막 파일 경로를 저장합니다.응답:<code class="language-plaintext">{ "session_id": "...", "srt_path": "...", "download_url": "http://127.0.0.1:8000/download_file/{session_id}/srt", "message": "SRT 생성이 완료되었습니다." }</code>주요 포인트Whisper 모델 로딩:<code class="language-plaintext">model = whisper.load_model(req.model_size) result = model.transcribe(audio_path)</code>큰 모델로 갈수록 정확도 높아지나, 메모리 점유/추론 시간이 증가.SRT 형식 생성:<code class="language-plaintext">for i, segment in enumerate(result['segments'], start=1): start_time = str(timedelta(seconds=segment['start'])) end_time = str(timedelta(seconds=segment['end'])) ...</code>start_time --> end_timeSRT 파일에선 인덱스 번호, 시간 정보, 자막 텍스트, 공백 줄 구조를 지킵니다.5. SRT → 텍스트 변환: /srt_to_textMethod: POSTPayload:<code class="language-plaintext">{ "session_id": "string" }</code>설명:생성된 SRT 파일을 파싱하여 "시작시간 자막텍스트" 형식의 문자열로 변환.추가적으로 사용자 입맛에 맞게 "00:00:01,000 Hello..." 등 더 정교한 포맷을 만들 수도 있습니다.응답:<code class="language-plaintext">{ "session_id": "...", "srt_path": "...", "text": "00:00:02 Hello and welcome to ...\n00:00:07 Today we are...", "message": "SRT 텍스트 변환이 완료되었습니다." }</code>기술 포인트SRT 파싱:<code class="language-plaintext"># SRT 파일 읽으며: if content[i].strip().isdigit(): i += 1 if '-->' in content[i]: time_line = content[i].strip() start_time = time_line.split(' --> ')[0]</code>자막 인덱스 번호 / 시간 구간 / 자막 본문을 순서대로 읽어내는 간단한 로직.포맷 변환:필요하다면 start_time, end_time 모두 저장해 DB나 JSON 형태로 응답 가능.6. 파일 다운로드: /download_file/{session_id}/{file_type}Method: GETPath Variables:session_id: 세션 IDfile_type: video, audio, srt설명:서버에 저장된 (video/audio/srt) 파일을 직접 다운로드할 수 있는 엔드포인트.응답:FileResponse로 해당 파일을 즉시 다운로드.기술 포인트StaticFiles:app.mount("/downloads", StaticFiles(directory="downloads"), name="downloads")app.mount("/outputs", StaticFiles(directory="outputs"), name="outputs")고정된 폴더 구조에 접근 가능.FileResponse:return FileResponse(path=file_path, filename=os.path.basename(file_path), media_type="application/octet-stream")이 방식으로 브라우저나 클라이언트에서 바로 다운로드 할 수 있습니다.전체 흐름 정리세션 생성GET /create_session → 세션 ID 발급유튜브 다운로드POST /youtube_download → yt-dlp로 mp4 획득, video_path 저장오디오 추출POST /extract_audio → ffmpeg로 mp4 → wav 변환, audio_path 저장자막 생성POST /audio2srt → whisper 음성인식 후 SRT 작성, srt_path 저장텍스트 변환POST /srt_to_text → 사용자가 재가공하기 쉽게 SRT 파싱파일 다운로드파일이 필요할 때 GET /download_file/{session_id}/{file_type}로 가져오기확장 아이디어자동 요약:마지막 단계에서 result["text"]를 받아 GPT나 다른 NLP 알고리즘을 사용해 요약.시간대별 검색:SRT 결과를 저장해두면 특정 키워드가 언제 등장했는지 알려줄 수 있습니다.예: "문장에 'Python' 이라는 단어가 몇 번째 시간 구간에 나오는지"번역:Whisper가 언어를 자동 감지하므로, 특정 언어로 번역해서 SRT를 만드는 것도 가능.다운로드 로직 개선:실제 운영에선 대형 파일을 저장/관리하는 방식을 S3 등 클라우드 스토리지와 연계하기도 합니다.마무리위 API들로 "유튜브 → 자막 생성 → 텍스트 변환" 과정을 구축해 에이전트가 손쉽게주요 내용 요약질문에 시간대별로 답변추가적인 NLP 분석 등을 수행할 수 있습니다.정말 편해지겠죠? 추가 기능이 필요하다면 댓글로 남겨주세요~
사용자 관리 에이전트 정보API 주소: https://jsonplaceholder.typicode.com/users등록 도구(5): 사용자 전체 조회 도구지정된 사용자 조회 도구사용자 등록 도구사용자 삭제 도구사용자 수정 도구
Worldtimeapi를 사용하면 특정 지역의 현재 날짜와 시간등 다양한 정보를 알 수 있다.
클로드도 사용하는 브레이브 서치 API입니다.적용 방법1. https://brave.com/search/api/ 접속하여 회원 가입을 한다.2. 아래 페이지에서 API Keys를 발급받는다.3. API 도구를 생성한다.4. 즐거워하며 웹페이지 검색기를 마음껏 사용한다. 기타. 무료 플랜은 한달에 2,000건 무료입니다.
[Instruction]다음은 팀장님을 위한 오늘의 브리핑 메시지입니다.[작성 가이드] 와 [브리핑 포맷]을 참고하여 작성해 주세요## 날씨 인사는 [오늘 날씨]를 참고하여 외근직인 직원에게 자상한 인사말, 우산이나 마스크 챙기기등의 날씨와 관련된 인사말을 작성해 주세요 ## 생일 이벤트는 [직원 생일 정보]를 확인하여 해당 직원에게 위트 있는 축하 인사와 이벤트 기획를 기획해 주세요 ## 오늘의 시사는 [오늘의 시사]에서 주요한 3가지와 책임감 있는 코멘트도 포함해 주세요. 제목은 한글로 작성하며, 정치적인 내용은 제외합니다. ## 프로젝트 돌보기는 [프로젝트 임박 정보]의 내용을 토대로 팀원들에게 힘이 될 수 있는 격려 인사말을 남겨주세요. [프로젝트 임박 정보]가 없으면 작성하지 않습니다. ## 오늘의 유모는 재미있는 이야기나 하루를 시작할 때 힘이 되는 문구로 작성해 주세요[작성 가이드] - MZ 세대 스타일 - 이모지 사용 - 공감과 경청하는 태도 - 존중과 배려심이 있는 말투 - 솔직하고 따뜻한 마음씨 - 공정한 리더십 - 책임지는 자세 - 함께 성장하려는 자세 - 작은 것에 감사 표현[브리핑 포맷] # YYYY년 MM월 DD일 브리핑## 날씨 인사## 생일 이벤트## 오늘의 시사 뉴스 제목: 뉴스 요약: 팀장 코멘트:뉴스 제목: 뉴스 요약: 팀장 코멘트:## 프로젝트 돌보기## 오늘의 유모 # 2025년 03월 24일 브리핑## 날씨 인사 안녕하세요, 팀원 여러분! 오늘 서울의 날씨는 맑고 기온이 쌀쌀하니 외출하실 때 따뜻한 옷을 챙기고, 미세먼지 농도가 나쁨이니 마스크도 잊지 마세요! 여러분의 건강과 안전이 최우선입니다. ☔️🌬️## 생일 이벤트 곧 생일을 맞이하는 김지운 씨의 생일을 축하합니다! 🎉🎂 지난주에 대폭발적으로 바빴던 일들이 이제 조금씩 정리가 되는 듯하니, 올 해 김지운 씨의 생일은 특별한 파티를 기획해볼까요? 다같이 모여서 서프라이즈 파티를 준비하고, 종이컵과 풍선으로 생일을 축하해보면 좋을 것 같아요! 🎈## 오늘의 시사 뉴스 제목: "White House inadvertently texted top-secret Yemen war plans to journalist" 뉴스 요약: 백악관이 기자에게 우연히 기밀인 예멘 전쟁 계획을 전송한 사실이 밝혀졌다. 이 사건은 강한 비판을 받고 있으며, 기밀 유출에 대한 우려가 커지고 있다. 팀장 코멘트: 기밀 문서의 관리는 무엇보다 중요합니다. 이러한 실수가 반복되지 않도록 주의가 필요합니다. 전체적인 보안 시스템을 재점검할 필요가 있겠어요.뉴스 제목: "‘Insecure baby’: Trump’s Colorado capitol portrait removed after he throws fit" 뉴스 요약: 트럼프 전 대통령의 콜로라도 주 의사당 초상화가 그의 불만으로 인해 철거되었다. 팀장 코멘트: 대중의 비판과 의견을 존중하는 것도 중요한 정치적 태도입니다. 커뮤니케이션 방식이 다각화 될 필요가 있겠네요.뉴스 제목: "Anger in Greenland over Usha Vance and Mike Waltz’s planned visit this week" 뉴스 요약: 그린란드의 총리가 두 미국 정치인들의 방문에 대해 강한 반감을 표명하며, 이는 미국의 정치적 간섭으로 간주하고 있다. 팀장 코멘트: 외교에 있어서는 상대국의 의견을 존중하는 태도가 매우 중요합니다. 다양성을 인정하고 대화를 이어가는 것이 필요합니다.## 프로젝트 돌보기 현재 진행 중인 프로젝트들의 마감이 다가오고 있습니다. 모두들 힘내고 계신가요? 😄 마감 임박이라 스트레스 느낄 수 있지만, 우리는 팀워크가 뛰어난 동료들입니다. 서로 도와가며 힘내보아요! 시간이 부족하더라도 품질을 잃지 않는 것이 중요하니 한 단계 한 단계 잘 진행해보자구요. 화이팅! 💪## 오늘의 유모 하루를 시작하면서, 고민이 있을 땐 이렇게 말해보세요. "홀로서기의 복잡함도 모두 함께 하면 간단해진다." 🕊️ 당신의 마음은 얼마든지 자유로울 수 있습니다. 오늘 하루도 소중히 보내길 바랍니다! ☀️
안녕하세요, 김태영입니다.2025 AOAI톤 아이디어 경진대회와 함께할 특별한 라이브 핸즈온 세션을 준비했습니다! 🎯 주제 - 나만의 AI 에이전트 만들기!실제 활용 가능한 AI 에이전트 사례를 직접 따라 하면서 배우는 실전 핸즈온! 아래와 같이 다양한 주제로 준비했습니다.✔️ 쇼핑몰 운영 도우미✔️ 네이버 검색 연동✔️ 개인 정보 기록 및 자동화라이브 세션에서 핸즈온 실습 + 대회 관련 Q&A까지 진행되니, 실시간으로 궁금증을 해결하세요.🎟️ 사전 예습 가이드 제공!핸즈온을 미리 준비하고 싶은 분들을 위해 가이드 페이지를 마련했습니다. 각 난이도에 맞춰 LLM & API 도구 활용법을 익히고, 더 깊이 있는 실습을 경험하세요.LLM 도구 생성API 도구 생성 - 초급API 도구 생성 - 중급API 도구 생성 - 고급API 도구 생성 - 특급🎯 이런 분들께 추천합니다!✅ AI 에이전트 개발을 처음 접하는 분✅ 실무에서 활용 가능한 맞춤형 AI 도구를 만들고 싶은 분✅ AOAI톤 경진대회를 준비하며 기술 역량을 강화하고 싶은 분✅ 라이브로 직접 참여하며 질문하고 실습하고 싶은 분📅 라이브 핸즈온 세션 일정🗓️ 날짜: 3월 24일 (월요일)⏰ 시간: 8:00 PM📍 장소: 온라인 유튜브 (아래 링크에서 바로 보실 수 있습니다.)🚀 실전 AI 에이전트 개발! 함께 도전해 보세요. 대회도 현재 진행 중이니 아래 링크에서 [참여하기] 클릭해서 좋은 정보와 경험 얻어가세요.🎉https://aifactory.space/task/8883/overview
제작한 방법은~~https://www.facebook.com/groups/mj.korea/permalink/2018059775330014/요기서 확인할 수 있습니다~~!!
1. 양자컴퓨터와 IBM Quantum Composer란?양자컴퓨터: 지금 우리가 사용하는 일반 컴퓨터(고전 컴퓨터)와 달리, 빛이나 원자 수준에서 일어나는 양자 역학의 원리를 활용하는 컴퓨터입니다.IBM Quantum Composer: 웹 브라우저에서 간단히 드래그 앤 드롭(Drag & Drop) 방식으로 양자 회로를 구성해볼 수 있는 툴(tool)입니다.마우스 클릭만으로 양자 게이트를 배치하고, 시뮬레이터를 통해 실제 양자 하드웨어에서 어떤 일이 일어나는지 미리 확인할 수 있습니다.주소: IBM Quantum Composer 바로가기2. 큐비트(Qubit)란?일반 컴퓨터가 정보를 0과 1로 표현한다면, 양자컴퓨터의 정보 단위는 큐비트(Qubit)입니다.고전적인 비트: 0 또는 1 (둘 중 하나만 가질 수 있음)큐비트: 0 상태와 1 상태를 동시에 가질 수 있음(이를 중첩(Superposition)이라고 함)중첩(Superposition)을 쉬운 비유로 알아보기동전을 던져서 공중에서 빙글빙글 도는 순간을 떠올려 보세요. “앞면”도 “뒷면”도 될 수 있는 그 순간과 비슷하게, 큐비트는 0과 1의 상태가 겹쳐(중첩) 있는 상태가 될 수 있습니다. 하지만 우리가 동전을 손바닥에 탁! 하고 멈춰서 확인(측정)하는 순간, 그제야 앞면이거나 뒷면이 되는 것처럼, 큐비트도 관측(Measurement)을 하는 순간 0이거나 1로 결정됩니다. 아래는 아다마르 게이트를 이용해서 큐비트 하나를 중첩시켜 본것 입니다. 엄청 쉽게 할 수 있습니다. IBM Quantum Learning 웹사이트에서 바로 시뮬레이션 해볼 수 있습니다. 3. 벨 상태(Bell State)란?우리가 이번에 만들어볼 회로가 생성하는 상태를 “벨 상태(Bell State)”라고 부릅니다.두 개의 큐비트가 서로 깊이 연결되어(얽혀, Entangled) 있어, 마치 두 큐비트가 하나의 상태처럼 행동하는 특수한 양자 상태를 의미합니다.벨 상태를 측정해보면, 두 큐비트가 나오는 값이 항상 같게 (00 또는 11) 나오는 신기한 결과를 얻을 수 있습니다.얽힘(Entanglement)을 쉬운 비유로 알아보기한 쌍의 장갑이 들어 있는 상자를 예로 들어볼까요? 장갑은 왼손용과 오른손용이 한 쌍입니다. 상자를 열기 전까지는 어떤 상자에 왼손용이 들어있는지 알 수 없지만, 한 상자를 열어 “왼손 장갑”을 발견하는 순간, 다른 상자에는 자동으로 “오른손 장갑”이 들어 있다는 사실을 즉시 알 수 있습니다. 이처럼 양자 얽힘이 걸린 두 큐비트 중 하나를 관측하면, 다른 하나의 상태가 즉시 결정되는 현상을 볼 수 있습니다.4. Composer에서 처음으로 벨 상태 회로 만들어 보기이제 본격적으로 IBM Quantum Composer 안에서 회로를 만들면서 벨 상태를 생성해 봅시다.4.1 새 프로젝트(“Get Started”) 시작IBM Quantum Composer 웹사이트에 접속합니다.“Get started” 버튼을 눌러 새로운 양자 회로 프로젝트를 만들 수 있습니다.화면에 보시면,큐비트(Qubit) 와이어: Q0, Q1, Q2 ... 이런 식으로 가로 줄이 보일 텐데요. 우리가 게이트(연산자)를 배치할 수 있는 공간입니다.클래식 비트(Classical Bit) 와이어: 측정 결과가 저장될 고전적 비트(0 또는 1) 공간입니다.Composer는 양자 회로를 구성하고 시각화하며 실제 양자 하드웨어에서 실행할 수 있도록 돕는 맞춤형 도구를 제공합니다. 자 그럼 가이드에 따라 첫 회로를 만들어볼까요? “Get started"를 클릭합니다.우리가 만들 회로는 벨 상태(Bell State)입니다. 벨 상태는 두 큐비트가 얽힌(Entangled) 상태를 나타내며, 양자 정보 이론에서 중요한 개념입니다. 이제 하나씩 단계를 따라가며 회로를 구성해 보겠습니다.양자 게이트와 연산은 큐비트(Qubit)를 조작하는 요소로, 양자 회로의 기본 구성 요소입니다. Composer에서는 연산 블록(Operation Blocks)을 오른쪽의 와이어(Wires) 위로 드래그 앤 드롭(Drag and Drop) 하여 원하는 양자 회로를 구성할 수 있습니다.4.2 첫 번째 큐비트(Q0)에 아다마르(Hadamard) 게이트를 추가하기오른쪽에 있는 “Operations(연산 블록)” 목록에서 Hadamard(H) 게이트를 찾아 Q0 와이어 위에 드래그 앤 드롭하세요.게이트가 놓이는 순간, 시뮬레이터(시각화 도구)에서 Q0이 |0> 상태에서 중첩 상태가 된 것을 확인할 수 있습니다.아다마르 게이트(H)는 무슨 역할을 하나요?중첩(Superposition) 상태를 만들어주는 게이트입니다.비트가 0이었다면, H 게이트를 통과한 뒤에는 “0과 1이 동시에 섞인” 상태가 됩니다.비유로 말하자면,원래 조용히 바닥에 놓여 있던 동전(확실한 0 상태)을 공중에 던져 동시에 앞/뒤면이 가능하도록 만든 것과 같습니다.와이어 옆 오른쪽 원을 보면, 반이 회색, 반이 하늘색으로 되어 있습니다. 바로 중첩이 된 것이지요. 이제 다음 단계로 넘어가 보겠습니다!첫 번째 큐비트(Q0)는 이제 중첩(superposition) 상태에 있습니다. 회로에 연산을 추가할 때마다 시뮬레이터가 동작을 반영하여 상태 변화를 보여줍니다. 현재, 첫번째 큐비트가 0과 1의 상태를 동시에 가질 수 있는 중첩 상태로 변화한 것이 확인됩니다. 그럼 경우의 수를 생각해보면, 첫번째 큐비트 1 두번째 큐비트 0가 나올 확률 50%첫번째 큐비트 0 두번째 큐비트 0가 나올 확률 50%이 됩니다.4.3 CNOT 게이트로 두 큐비트 얽히게 만들기자, 그럼 이제 두 큐비트를 얽히게 해볼까요? 이때 필요한 것이 CNOT 게이트 입니다.CNOT 게이트(Controlled-NOT)를 Q0와 Q1 사이에 연결되도록 드래그 앤 드롭합니다.제어 큐비트(Control Qubit): Q0대상 큐비트(Target Qubit): Q1CNOT의 동작은 다음과 같습니다.제어 큐비트(Q0)가 0이면: Q1(대상 큐비트)는 변화 없음제어 큐비트(Q0)가 1이면: Q1이 0에서 1로, 1에서 0으로 뒤집힘(NOT 연산)여기서 벌어지는 일이미 Q0은 H 게이트로 인해 0과 1이 동시에 가능(중첩)한 상태입니다.Q0이 “0일 수도 있고 1일 수도 있는” 상태이므로, CNOT에 의해 Q1이 조건부로 뒤집히게 됩니다.그 결과, 두 큐비트가 서로 얽히게 되어, 벨 상태가 만들어집니다.중간 정리첫 번째 큐비트(Q0)는 아다마르 게이트로 인해 중첩 상태이제 CNOT 게이트를 추가하면서 두 번째 큐비트(Q1)와 얽힘(Entanglement) 생성4.4 회로 측정(Measurement)하기이제 만들어진 벨 상태를 측정(Measure) 해보겠습니다.측정 연산(Measurement) 블록을 CNOT 게이트 오른쪽에 드래그해, Q0과 Q1 각각에 배치합니다.이 측정 게이트는 큐비트 상태를 고전적 비트로 바꿔주는 역할을 합니다.시뮬레이터가 결과를 보여주면, 00 또는 11이 나오는 것을 확인할 수 있습니다.즉, 두 큐비트가 항상 같은 값(0,0 또는 1,1)으로 측정됩니다. 이것이 벨 상태의 중요한 특징입니다!5. 회로를 코드로 확인하기 (OpenQASM & Qiskit)Composer에서 그래픽으로 게이트를 추가할 때마다, 코드 편집기(Code Editor) 도 자동으로 갱신됩니다.OpenQASM: 양자 회로를 기술하기 위한 언어(표준 형식)Qiskit (Python): IBM 양자컴퓨터를 제어하는 파이썬 라이브러리아래는 OpenQASM 예시입니다(두 큐비트 벨 상태 회로).<code class="language-plaintext">qreg q[2]; // 2개의 큐비트 준비 creg c[2]; // 2개의 고전적 비트 준비 h q[0]; // 첫 번째 큐비트 q[0]에 Hadamard 게이트 cx q[0], q[1]; // CNOT (제어: q[0], 대상: q[1]) measure q[0] -> c[0]; // 첫 번째 큐비트 결과를 c[0]에 기록 measure q[1] -> c[1]; // 두 번째 큐비트 결과를 c[1]에 기록</code>이렇게 생성된 코드를 Export(내보내기) 해서 다른 플랫폼이나 Qiskit(Python) 환경에서 재활용할 수 있습니다.Qiskit으로 가져가면, 실제 IBM 양자 하드웨어(또는 시뮬레이터)에서 바로 실행도 가능합니다.6. 정리 및 더 배우기중첩(Superposition): 큐비트가 0과 1의 상태를 동시에 가질 수 있는 성질얽힘(Entanglement): 두(또는 그 이상의) 큐비트가 서로 깊이 연결되어, 측정 시 하나가 결정되는 순간 다른 것도 즉시 영향을 받는 현상벨 상태(Bell State): 두 큐비트를 최대한 얽힌 상태로 만든 것(결과값이 항상 00 또는 11로 측정)IBM Quantum Composer로 그래픽 회로 편집하면서 쉽게 양자 개념을 실습할 수 있음OpenQASM & Qiskit: 양자 회로/알고리즘을 코드로 작성하고, 실제 하드웨어나 시뮬레이터에서 실행 가능이제 직접 코드를 확인하고 수정해 보세요! 🚀더 배우기Composer에서 더 많은 기능을 탐색하고 싶다면 문서(Docs) & 튜토리얼(Tutorials) 패널을 확인하세요!
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안녕하세요, 저희 회사 트릴리온랩스가 한국어 특화 대규모 언어 모델 'Trillion-7B-preview'를 오픈소스로 공개했습니다. 이번에 출시된 모델은 기존 모델의 가중치를 활용하지 않고 처음부터 (from-scratch) 학습된 것이 특징입니다. 주요 특징과 성능7.76B 파라미터 규모의 모델, Transformer Decoder 구조에 RoPE, SwiGLU, RMSNorm 기술 적용2조 개의 토큰으로 학습되었으며 컨텍스트 길이는 4,096토큰경쟁 모델보다 최대 8배 적은 연산량(~9.3×10²² FLOPs)으로 평균 66.5% 성능 달성Mistral-7B-Instruct-v0.3, SOLAR-10.7B-Instruct-v1.0보다 우수한 성능Qwen2.5-7B-Instruct, EXAONE-3.5-7.8B-Instruct 등 3-8배 더 많은 연산량을 사용한 모델들과 경쟁력 유지 한국어 성능 벤치마크에서 우수한 성능HAERAE: 80.02% (EXAONE 76.08%, Llama 3.1 63.15%)KoBEST: 79.61% (Gemma 2 79.98%, Llama 3.1 70.09%)KMMLU: 48.09% (EXAONE 45.39%, Llama 3.1 41.41%)한국어 Instruction Following 평가(koIFEval): 66.58% (EXAONE 54.65%, Llama 3.1 36.07%)LogicKor: 8.14점 (EXAONE 9.25, Llama 3.1 6.45) 다국어 지원 및 활용성한국어 외에도 영어, 일본어, 중국어 지원 (Global-MMLU 평가 결과 기준)Apache-2.0 라이센스로 상업적 이용 가능 한계 및 향후 계획정보 기준점은 2023년 8월까지로 제한예비 출시 버전으로, 지속적인 성능 개선 및 기능 강화 계획 트릴리온랩스의 Trillion-7B-preview는 특히 한국어 처리 능력에서 우수한 성능을 보이고 상업적 이용이 가능해 경진대회에서도 자유롭게 사용하실 수 있습니다. 많이 사용해주시고 피드백 부탁드립니다! 🙂 📧Mail: info@trillionlabs.co🤗 Hugging Face: trillionlabs/Trillion-7B-preview💻 GitHub: trillion-labs🌐 Website: trillionlabs.co
안녕하세요, 저는 마케터로서 홍보 글 작성을 좀 더 쉽고 편리하게 만들고자 에이전트를 제작해 보았습니다. 이 글은 간단한 아이디어 기획안 제작에 참고하시도록 준비한 것이니, 조금이나마 도움이 되었으면 좋겠습니다. 남은 대회 기간 동안 모두 즐겁고 뜻깊은 시간 보내시며, 멋진 성과 이루시길 진심으로 응원합니다.👏🏻 감사합니다.💙 1. 아이디어💡 마케터들은 행사 기획 시 본 페이지에 정보를 정리한 후, 보도자료나 소셜미디어 등 각 매체별로 홍보 글을 작성해야 하는데, 매체마다 요구되는 포맷이 달라 내용 수정과 재배포에 많은 시간이 소요되는 문제가 있었습니다. 이를 해결하기 위해, 어시웍스(AssiWorks) 에이전트를 활용해 홍보 문안을 한 번에 생성·변환할 수 있는 맞춤형 홍보 에이전트를 구성했습니다. 기사가 발행된 후 해당 기사의 내용을 자동으로 가져와 블로그와 페이스북 등 각 채널에 최적화된 포맷으로 전환하며, 맞춤법 검사 기능까지 내장해 높은 효율을 보였습니다. 더 나아가, 이 에이전트를 기반으로 AI 기반 문안 생성은 물론, 맞춤형 이미지 및 동영상 콘텐츠 추천, 실시간 반응 분석, 그리고 사용자 데이터를 활용한 마케팅 메시지 자동 최적화 기능까지 통합할 계획입니다. 또한, 기업 API와의 연동을 통해 직접 메일 발송이나 SNS 채널에 자동 게시하는 기능을 추가함으로써, 여러 채널에서의 연계 마케팅을 획기적으로 지원할 수 있을 것으로 기대합니다. 이와 같은 혁신적인 통합 시스템은 기존의 번거로운 콘텐츠 제작 및 수정 과정을 대폭 개선하여, 반복 업무 시간을 줄이고 창의적인 마케팅 전략 수립에 더욱 집중할 수 있는 기반을 마련할 것입니다. 2. 아이디어 계획✏️홍보글 작성 시, 블로그와 페이스북에 최적화된 포맷 툴과 맞춤법 검사 툴을 도입했습니다. 기사가 발행된 후에는 해당 기사의 내용을 자동으로 불러와 각 매체에 맞는 형식으로 글을 생성하도록 설정했습니다. 특히, 내용 중복을 방지하기 위해 사용자가 입력한 요청 내용을 Select Parame 기능을 통해 자유롭게 수정할 수 있도록 추가하였습니다. 그 결과, 에이전트가 생성한 각 포맷의 글은 바로 복사·활용할 수 있을 정도로 높은 효율을 보였습니다. 또한, 블로그 형식의 글은 이미지만 추가하면 홈페이지 게시글로 손쉽게 전환할 수 있었습니다.활용 인증 : https://aifactory.space/page/aifactory/forum/discussion/4438 블로그 툴 제작 페이스북 툴 제작생성 에이전트 ( Select Parame 기능을 통해 자유롭게 수정할 수 있도록 추가하였습니다.) 블로그 형식으로 홍보 글 요청 페이스북 형식으로 홍보 글 요청 블로그 형식으로 실제 제작된 사례 [보러가기] 3. 솔루션 제안🚀 기존에는 각기 다른 두 개의 툴을 사용해야 했으나, 이제는 하나의 에이전트에서 여러 포맷을 동시에 다룰 수 있어 매우 편리합니다. 다만, 생성된 내용이 사용자가 작성한 것인지 어시웍스가 제시한 것인지 명확하게 구분하기 어렵고, 텍스트 줄 나눔 지원이 부족하며, 이전 작성 기록이 지워지는 등 UI/UX 측면의 문제가 있습니다. 이러한 부분이 개선된다면 어시웍스의 에이전트 활용도가 더욱 향상될 것으로 기대합니다.
AI 에이전트 개발에 꼭 필요한 《랭체인 & 랭그래프로 AI 에이전트 개발하기》 전자 도서를 추첨을 통해 1명에게 드립니다! (유사 이벤트가 총 5개(총 5권)가 준비되어 있습니다)이벤트 참여 방법어시웍스에서 LLM 도구를 하나 만든다.1번에서 만든 LLM 도구를 활용하여, 현재 대회 태스크의 토론 탭에 게시글을 작성한다.제목에 [LLM도구이벤트] 를 포함할 것.예시) [LLM도구이벤트] 쇼핑몰 상세페이지 작성기, [LLM도구이벤트] 영문 이메일 작성기대회 종료 후 2025년 3월 31일 추첨을 통해 당첨자를 1명 선정하여 공지할 예정입니다.이벤트 목록현재 이벤트를 포함하여, 다음과 같은 5개의 이벤트가 진행됩니다.어시웍스 LLM 도구 이벤트 #1 《랭체인 & 랭그래프로 AI 에이전트 개발하기》 경품 (현재 이벤트)어시웍스 API도구 초급 이벤트 #2 《랭체인 & 랭그래프로 AI 에이전트 개발하기》 경품 어시웍스 API 도구 중급 이벤트 #3 《랭체인 & 랭그래프로 AI 에이전트 개발하기》 경품어시웍스 API 도구 고급 이벤트 #4 《랭체인 & 랭그래프로 AI 에이전트 개발하기》 경품어시웍스 API 도구 특급 이벤트 #5 《랭체인 & 랭그래프로 AI 에이전트 개발하기》 경품📌 유의사항각 이벤트 1권씩 총 5권의 전자 도서가 준비되어 있으며, 각 이벤트에 중복 응모 가능합니다.단, 추첨 시 중복 당첨은 불가합니다.개인정보 활용동의 고지본 이벤트는 개인 정보를 포함하고 있으며, 개인 정보 활용 동의를 받고 있습니다.개인정보는 경품 지급을 위해서 활용하며 경품 지급 후 폐기됩니다.당첨 발표 후 2주 내 응답이 없을 시 당첨이 취소됩니다.어시웍스 LLM 도구 생성 방법재활용 가능한 프롬프트를 관리하는 가장 쉬운 방법은 어시웍스를 활용하여 LLM 도구를 만드는 것입니다. 👉 “LLM 도구 생성” 가이드를 참고하면 3분 내로 나만의 LLM 도구를 만들 수 있습니다!목표:대형 언어 모델(LLM) 기반의 도구를 손쉽게 만들어보기쇼핑몰 상품 목록 추천이라는 간단한 예시로 개념 파악하기파라미터를 설정하고 실행해 본 뒤, 재사용 방법 이해하기이벤트 경품 전자 도서 정보📖 《랭체인 & 랭그래프로 AI 에이전트 개발하기》✅ 현직 AI Specialist에게 배우는 LLM Agents! ✅ 개념부터 활용, 실습까지 한 권으로 익히기! ✅ 8가지 프레임워크를 활용한 AI 에이전트 구현 방법 학습(랭체인, 랭그래프, 랭스미스, 오토젠, AutoGPT, 크루AI, 라마인덱스, M365 코파일럿)📌 구매 링크: 🔗 바로가기많은 관심과 참여 부탁드립니다! 🚀✨
안녕하세요! 지난번 AI 웹툰 첫 단계 - “스타일을 정해라!”편에서, 미드저니(Midjourney)의 sref를 통해 일관성 있는 웹툰 스타일을 확보하는 방법에 대해 알아봤습니다. 오늘은 그 sref를 활용해 다양한 캐릭터나 배경을 만들어보고, 본격적으로 웹툰에 등장할 캐릭터 라인업을 구성해보도록 하겠습니다.1. sref로 스타일 일관성을 테스트하기1) 기본 프롬프트 & sref 유지지난번에 찾아둔, 마음에 쏙 드는 **sref(예: sref 1692196619)**가 있습니다. 이제 이 sref가 정말로 *다양한 대상(캐릭터, 배경 등)*에서 일관성을 유지해줄 수 있는지 테스트해야 합니다.베이스 프롬프트: 2d Korean naver webtoon comic stylesref: --sref 16921966192) 변형 프롬프트 테스트베이스 프롬프트에 가벼운 변형 키워드를 추가하여 여러 이미지를 생성해봅니다.cityscape backgroundhandsome boycute girl각각 다른 요소를 요구하지만, sref를 적용하면 기본적인 그림체나 색감이 크게 흔들리지 않는지 확인할 수 있습니다. 만약 특정 변형 키워드만 넣었는데 전혀 다른 화풍으로 나온다면, sref를 재설정하거나 프롬프트를 조정해야 합니다.팁:sref가 유지된다고 해서 모든 결과물이 100% 동일하게 나오진 않습니다. 하지만 전반적인 선 굵기, 채색 기법, 라인 스타일이 유사하다면 성공적으로 스타일을 고정했다고 볼 수 있습니다.너무 과도하게 디테일을 요구하거나, 반대로 sref와 맞지 않는 키워드를 넣으면 스타일이 깨질 수 있으니 유의하세요.2. 삼국지 웹툰을 위한 캐릭터 설정1) “타이리 삼국지” 웹툰 기획이번 프로젝트는 현대적인 감성을 녹인 “타이리 삼국지” 웹툰입니다.예전에 읽었던 중국 고전 삼국지를 요즘 세대에 맞게 재해석한다면 어떨까 하는 아이디어에서 출발했죠.새로운 캐릭터와 배경을 통해 삼국지 영웅들을 색다른 모습으로 보여주고자 합니다.이 과정에서 중요한 것이 바로 주요 캐릭터 라인업입니다. 삼국지의 핵심 중 핵심, 도원결의의 주역인 유비, 관우, 장비를 시작으로 이후 등장할 캐릭터들(제갈량, 조조, 손권 등등)을 차근차근 만들 계획입니다.2) 캐릭터 프롬프트 생성하기원하는 스타일(sref)이 확정되었다면, 이제 캐릭터별 프롬프트를 만들어 미드저니에서 생성해봅니다. 저는 대략 15개의 캐릭터 프롬프트를 작성하여 테스트했는데요, 다음과 같은 과정을 거쳤습니다.챗GPT 등 생성형 AI를 활용해 프롬프트 초안을 만듭니다.예: “a 2d Korean naver webtoon comic style portrait of Liu Bei, wearing modern casual attire, heroic expression …”sref와 결합하여 최종 프롬프트 작성예: /imagine prompt: a 2d Korean naver webtoon comic style portrait of Liu Bei, wearing modern casual attire, heroic expression, --sref 1692196619여러 시도 후 괜찮은 이미지를 선택합니다.주의:AI가 만들어주는 캐릭터가 처음부터 마음에 쏙 들 수도 있지만, 대부분은 여러 번 반복 생성을 해야 합니다.너무 오랜 시간을 쏟기보다는, 시간을 정해놓고 그 안에서 만족스러운 이미지를 고르는 것이 좋습니다. 자칫하다간 캐릭터 찾는 데에만 밤을 새워버릴 수도 있으니까요.저는 챗GPT가 아니라 에이전틱AI 플랫폼인 어시웍스을 활용해서 다양한 프롬프트를 생성했습니다.만들어진 총 15개의 캐릭터 프롬프트를 미드저니를 통해서 생성했습니다.3. 도원결의 삼인방 - 유비, 관우, 장비삼국지하면 빼놓을 수 없는 유비, 관우, 장비! 저는 아래 과정을 거쳐 원하는 이미지를 골랐습니다. 결과적으로 세 캐릭터 모두 sref를 통한 통일된 웹툰 스타일을 유지하면서도, 각자의 개성을 살린 이미지를 얻을 수 있었습니다.최종으로 제가 고른 유비, 관우, 장비입니다. 자 캐릭터들로 펼쳐보는 삼국지! 어떨까요?4. 다음 단계는?캐릭터 라인업을 어느 정도 확정했다면, 이제 스토리 라인을 잡고 각 씬(Scene) 을 어떻게 연출할지 고민해야 합니다. 그리고 여기에 들어갈 배경, 소품, 액션 등도 같은 sref(스타일)로 계속 생성하며, 일관된 분위기를 맞춰주어야 합니다. 최종적으로는씬(scene) 구성컷 편집말풍선 및 효과출시 까지 순차적으로 진행할 계획입니다.물론 AI가 모든 걸 대신해줄 수 있는 것은 아닙니다. 핵심적인 스토리텔링은 여전히 작가의 몫이고, 멋진 콘티를 구성하려면 직접 구상과 수정을 반복해야 합니다. 하지만, AI를 활용하면 기존보다 훨씬 빠른 속도로 다양한 시각 자료를 얻고, 그중 베스트를 골라 마무리 짓는 게 가능해집니다.정리하며…sref를 통해 원하는 웹툰 스타일을 일관되게 유지할 수 있다는 점이 가장 큰 장점입니다.sref가 잘 작동하는지 기본 프롬프트 + 변형 키워드로 여러 테스트를 해보세요.시대적·문화적 배경과 상관없이, 삼국지의 모든 캐릭터를 현대풍으로 재해석할 수도 있고, 전통 의상을 유지하면서 스타일만 현대적으로 바꿀 수도 있습니다. 모두 프롬프트 조절과 sref 활용에 달려 있죠.캐릭터 선정은 시간을 정해놓고 진행하는 것을 추천합니다. 계속 무한 생성을 하다 보면 끝이 없답니다.다음 글에서는 스토리라인을 어떻게 잡고, 씬을 만들어가야 할지에 대해 좀 더 구체적으로 살펴볼 예정입니다. 삼국지의 명장면을 현대 감성으로 풀어낸다면 얼마나 재미있는 웹툰이 나올지 기대되지 않으시나요?그럼, 다음 편에서 또 만나 뵙겠습니다!
안녕하세요! 오늘은 AI를 활용하여 웹툰을 제작하는 전체 파이프라인 중 첫 번째 단계인 “웹툰 스타일 정하기”에 대해 이야기해보려 합니다. 이 시리즈는 미드저니코리아의 조남경 님과 강동대학교 김한재 님의 노하우를 바탕으로, AI를 이용해 웹툰을 만들고자 하는 분들께 도움을 드리는 것을 목표로 합니다.전체 파이프라인 구조본격적으로 시작하기에 앞서, 어떤 과정을 거쳐 웹툰을 만들게 되는지 큰 그림을 먼저 살펴보겠습니다.웹툰 스타일 정하기캐릭터 생성하기스토리라인 잡기씬(Scene) 생성하기컷 편집하기말풍선 넣기효과 넣기릴리즈(출시)이 중 오늘 다룰 내용은 첫 번째 단계인 “웹툰 스타일 정하기”입니다.왜 스타일이 중요한가?웹툰은 사실 “이미지 스타일” 이 곧 개성입니다. 독자들은 그림체만 봐도 특정 작가를 떠올리기도 하죠. 그렇기 때문에 초기에 웹툰의 주요 스타일을 확립하는 것이 매우 중요합니다. AI를 통해 이미지를 생성할 때, 일관성 있는 스타일을 유지하는 것은 생각보다 쉽지 않습니다. 한 컷은 두껍고 간결한 라인으로 그려졌는데, 다음 컷은 사실적인 페인팅 풍으로 나오면 독자들에게 “이게 같은 웹툰인가?” 하는 의문을 줄 수 있겠죠.Midjourney를 활용한 스타일 선택지금으로서는 가장 강력한 AI 이미지 생성 툴 중 하나로 꼽히는 Midjourney(미드저니)를 통해 스타일을 정해볼 수 있습니다. 우리가 원하는 “웹툰풍” 이미지를 생성하기 위한 키워드를 프롬프트에 넣으면, Midjourney가 해당 스타일의 이미지를 생성해줍니다.예시 프롬프트로“2d Korean naver webtoon comic style.” 을 입력하면, 한국 웹툰 느낌을 살린 2D 이미지를 생성할 수 있습니다.하지만, 여기서 문제가 있습니다. - 생성된 이미지 중 “이거다!” 싶은 것을 골랐다 하더라도, 앞으로도 계속 동일한 스타일로 이미지를 뽑아낼 수 있느냐 하는 것이죠. 단순히 “2d Korean naver webtoon comic style.”과 비슷한 표현을 매번 프롬프트에 입력한다고 해서 똑같은 그림체가 나오지는 않습니다. Midjourney가 제시하는 결과물이 다소 랜덤성이 있기 때문인데요. 따라서 무수히 많은 프롬프트를 시도해야 하거나, 같은 모델로 수십 번 뽑아보는 번거로움이 생길 수 있습니다. 아래 화면은 제가 원하는 웹툰 스타일은 찾았지만 동일한 스타일로 다음에 다른 캐릭터로 생성하거나 배경 분위기를 바꾸는 것은 쉽지 않기 때문에 아쉽게도 버리도록 하겠습니다.sref란 무엇인가?여기서 중요한 것이 바로 sref입니다. sref는 간단히 말해 Midjourney 내에서 특정 스타일을 유지하기 위한 특별한 레퍼런스라고 볼 수 있습니다.특정 키워드를 프롬프트에 명시하는 것만으로는 재현하기 어려운, “나만의 스타일”을 잡아주기 위한 스타일 참조(reference)를 설정하는 방식이라고 이해하시면 됩니다.sref는 Midjourney가 어떤 이미지를 어떤 스타일로 생성해야 하는지를 좀 더 구체적으로 알려주는 역할을 하죠.예를 들어,bash복사/imagine prompt: ... --sref <sref 코드>와 같이 sref 코드를 넣어주면, Midjourney가 해당 코드에 맞춰서 이미지를 생성하게 됩니다.Tip: --random 옵션을 활용하면 Midjourney가 여러 스타일을 제시해줄 수 있으므로, 마음에 드는 결과가 나올 때까지 돌려볼 수 있습니다.sref가 잘 설정되어 있다면, 매번 프롬프트를 조금씩 바꾸더라도 “핵심적인 스타일”이 크게 달라지지 않고 유지되는 효과가 있습니다. 아래 화면은 제가 원하는 스타일의 sref를 찾은 모습입니다.스타일을 찾는 노하우다양한 레퍼런스 찾기네이버 웹툰, 카카오 웹툰, 또는 해외 코믹 등 여러 스타일을 미리 살펴보고 “내가 원하는 느낌”을 구체화합니다.여기에 작가별 그림체나 채색 스타일, 라인 굵기, 배경 디테일 등 구체적인 특징들을 포스트잇 등에 적어보는 것도 좋습니다.아래는 다양한 레퍼런스를 찾기 위해서 여러번 시도를 하는 모습니다. 혹은 sref를 모아놓은 사이트를 활용해보시는 것도 추천드립니다. https://aifactory.space/page/midjourney/forum/discussionMidjourney에서 키워드 실험위에서 메모한 특징들을 바탕으로 2D, Korean Webtoon style, flat colors, bold outlines, minimal shading 등등의 키워드를 조합해 보세요.한두 번만 해서는 원하는 결과가 잘 안 나올 수 있으니, 여러 번 시도해봅니다.sref 찾기 혹은 생성미드저니 커뮤니티나 포럼에서 공유된 sref를 참조하거나 직접 --random 옵션을 통해 찾을 수 있습니다.마음에 드는 결과물이 나왔다면, 해당 작업에서 sref 정보를 따로 저장해두세요.다음번 이미지를 만들 때도 같은 sref를 적용하면 유사한 스타일을 이어갈 수 있습니다.일관성 테스트여러 이미지(특히 주인공, 배경, 소품 등)를 생성해 보고, 전반적으로 *“내가 원하는 웹툰 분위기”*를 잘 살리고 있는지 체크합니다.만약 스타일이 계속 흔들린다면, 프롬프트 구성을 다시 조정하고 sref 세팅을 재점검합니다.다음은?이렇게 이미지와 sref를 통해 웹툰의 스타일을 확정했다면, 이제 그 다음 단계로 넘어가야겠죠. 다음 편에서는 캐릭터 생성에 대해 다룰 예정입니다.주인공, 조연, 단역까지 스타일 일관성을 어떻게 맞출지캐릭터마다 다른 개성을 어떤 식으로 부여할지Midjourney와 같은 AI 모델을 활용한 캐릭터 프로필 잡기 등등을 자세히 살펴볼 것입니다.AI가 발전하면서, 웹툰을 좀 더 쉽게 제작할 수 있는 세상이 왔지만, 여전히, 스토리 기획력과 분위기 연출은 사람이 직접 주도해야 한다는 점이 중요합니다. 그 중 분위기를 좌우하는 것이 바로 스타일이니, 이번 단계를 꼼꼼히 진행하시면 좋겠습니다.결론스타일 정하기는 웹툰 제작에서 가장 중요한 단계 중 하나입니다.Midjourney와 같은 AI 툴을 활용해 쉽게 “웹툰풍” 이미지를 뽑을 수 있지만, 일관성을 유지하기 위해서는 sref 같은 기능을 적극적으로 활용해야 합니다.원하는 스타일을 찾을 때까지 다양한 프롬프트와 sref 설정을 시도해 보세요.앞으로 이어질 글을 통해 AI를 활용한 웹툰 제작 과정을 하나씩 살펴보도록 하겠습니다. 궁금하신 점이나 더 알고 싶은 내용이 있으시다면 언제든 댓글이나 문의로 남겨주세요!다음 편에서 뵙겠습니다!(이 기술블로그는 미드저니코리아 조남경 님과 강동대학교 김한재 님의 팁과 경험을 바탕으로 작성되었습니다.)