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 오늘 몇가지 테스트 해보면서 ChatGPT-4o의 이미지 생성 방식에 대해서 느낀 것. 바이브 코딩이 AI에게 명확한 지시사항을 전달하고 될때까지 잊어버리는 코딩 방식이라면, 지브리그림을 뱉는 것으로 유명한 ChatGPT-4o역시 유사한 방식으로 동작하는 것 같다는 생각이 든다. 최근 이미지나 비디오를 만드는 아주 다양한 모델들과 방식들이 있는데, LLM이 Cto(생각의 사슬)을 하듯이 이용자의 이야기를 듣고, 이를 프롬프트나 각종 AI의 파라미터로 변경한다. 그리고 사용자의 의도에 맞는 최적의 모델들의 경로 조합을 만든 후, 이를 기반으로 사용자의 의도에 맞는지 평가하는 AI에이전트가 지속적으로 루프를 돌며 사용자의 의도가 맞는 다 싶을때까지 지속적으로 돌고 있는 것 같다. 이는 마치 바이브 코딩의 AI코딩 도구가 사용자의 프롬프트와 시스템프롬프트의 조합이 들어오면 생각의 사슬에 따라 필요한 액션 계획들을 세우고, 이에따라 자동화된 결과를 수행하고 실패시 다시 수행하는 루프를 도는 바이브코딩과 유사한 구조같다는 생각이 든다. 이방식은 한방에 나오지도 않을 뿐더러 매우 많은 자원을 소모한다. 또한 생각만큼 바이브 하지 않은 것이 기존 AI모델들의 특성들에 제약들이 걸린다 코딩 도구에서는 Context 크기가 가장 큰 장애라면, 특정 그림체로 오버피팅 되는 경향을 갖는 모델들이라던가, LLM과 동일하게 앞에서 지시했던 것을 잊는다던지의 문제가 발생할 것이다. 또한 한번 잘못된 경로로 돌아들어가면 헤어나오기가 힘들다. 이는 단순히 그림 한장을 뽑아내던 것에서 재작년부터 ComfyUI가 확산됨에 따라 워크플로우 구축으로 이미지와 영상생성이 넘어갔기 떄문에 이를 AI에 반영하려는 것 처럼 보인다. 달리말하면 기존의 AI기반의 이미지, 영상 제작 프로세스를 구축하던 분들의 지식과 노하우는 여전히 유효할 수 있다는 의미다. 이는 마치 AI코딩개발을 하는데 SW공학 지식과 AI지식이 유의미한 것과 같다. SW공학을 통해 체계적으로 AI지식을통해 AI의 한계와 특성을 알고 코딩하듯이, 전문 프로덕션들은 이미지나 영상 제작프로세스를 체계적으로 갖춘 상태에서 AI의 한계와 특성을 알고 콘텐츠 제작을 할때 강력한 힘을 발휘함을 의미한다. 내가 AI웹툰 작업을 할때 전공자들을 구했던 이유도 같은 이유였고 효과적이었다.​ AI그림에 대해 경계하는 작가님들께 한마디 드리자면,
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 AI그림을 생성하는 아마츄어를 경계할 것이 아니라, AI도구를 사용하는 프로를 경계하셔야 한다. 
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 AI는 단일 생산성과 품질을 크게 높이는 도구다. 아무나 AI를 통해 해당 도메인에 들어오게 한다는 것은 큰 착각이다. ​ 그러면 여기서 많이들 하는 우려는 그러면 어디서 그림을 코딩을 배우냐는 건데.. 학교에서 하면 된다. 학교에서는 SW를 가르칠때 특정 언어, 프레임웍을 가르치기보다는 기초의 컴퓨터 구조와 프로그래밍 랭기지, 컴파일러등의 기초를 가르치듯이, 콘텐츠에도 드로잉 테크닉이나 툴 사용법이 아닌 콘텐츠를 구성하는 요소들과 콘텐츠 산업과 제작에 대한 본질을 익혀야 한다. 물론 학교 안다니고도 가능하다. 대신 잡아주시는 분이 없으면 잘못하면 방황하기 쉽고, 그 배움은 그 지루하고 괴롭기 그지없다. 클릭 한방이면 꽤 준수하게 나오는데, 왜 이걸 공부하나 싶을거다. 더군다나 그 공부 범위는 결코 작지 않기에 '아무나'는 역시 아닐 것이다. AI를 다루려면 서려면 AI보다 잘 할 필요는 없지만 AI와 해당 산업에서 말은 통해야 한다. 그게 미니멈 기준이다. 최근 SW쪽에 선호 받는 전공은 수학과 물리학이라고 한다. 그러면 콘텐츠를 폭넓게 보고 만들 수 있는 이들은 어떤 능력을 필요로 할까? 내 작품 훔쳐갔어요. AI는 싫어요. 말도 하지 마세요. 같은 안티 AI는 아닐 것 같다. ​ps. 참고로 나는 여러가지 테스트해보면서 OpenAI와 지브리간의 모종의 협력과 기술 교류가 있지 않았나하는 생각마저 들었다. 처음에는 OpenAI가 표현할 수 있는 여러 그림체중 하나라고 생각했는데 유사한 그림체를 싸잡아 뭉게는 같고 다른 그림체에 비해 잘 나오는것 같다. 지브리에서는 기술지원을 원했고, OpenAI는 실무단의 제작프로세스, 데이터와 브랜드를 원했을수도 있다.​ 참고로 스튜디오 지브리는 미야자키하야오 감독 혼자서 그리는 조그마한 화실이 아니다. 2021년 기준 280명의 직원을 가졌고, 생각만큼 낭만적인 회사는 아니다.
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 <div>지브리 애니메이터 중에서는 5~10년을 해도 사람을 그린 적이 없는 애니메이터도 있습니다. 그렇지 않으면 그토록 퀄리티 높은 작품을 할 수 없지요. 캐릭터를 그릴 수 있는 사람은 소수로서 그 이외 사람들은 끝없이 동화를 합니다.다른 스튜디오라면 애니메이터는 바쁩니다. 2년에 1편 같은 느긋한 말은 없기 때문에 팍팍 그리게 되죠. 그러한 사람은 적당히 그릴 수 있기 때문에 어디 가도 먹을 수 있을 겁니다. 지브리는 능숙한 사람은 엄청 능숙하지만, 밑바닥 무리는 좀처럼 위로 오를 수 없습니다. - 오시이 마모루 -</div>
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  그리고 지브리공장이란 얘기를 예전에 들어서 좀 문제 있겠지 싶었는데, 지금 찾아보니 상상 이상으로 더 좋지 않은 이야기가 많군요.미야자키하야오는 대표가 아니고 아랫 분이 이사회 의장(간단히 회장님) 이라고 합니다.
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숲속얘기의 조용한 카페

오늘 몇가지 테스트 해보면서 ChatGPT-4o의 이미지 생성 방식에 대해서 느낀 것. 바이브 코딩이 AI에게 명확한 지시사항을 전달하고 될때까지 잊어버리는 코딩 방식이라면, 지브리그림을 뱉는 것으로 유명한 ChatGPT-4o역시 유사한 방식으로 동작하는 것 같다는 생각이 든다. 최근 이미지나 비디오를 만드는 아주 다양한 모델들과 방식들이 있는데, LLM이 Cto(생각의 사슬)을 하듯이 이용자의 이야기를 듣고, 이를 프롬프트나 각종 AI의 파라미터로 변경한다. 그리고 사용자의 의도에 맞는 최적의 모델들의 경로 조합을 만든 후, 이를 기반으로 사용자의 의도에 맞는지 평가하는 AI에이전트가 지속적으로 루프를 돌며 사용자의 의도가 맞는 다 싶.......

지브리 ChatGPT에서 바이브 코딩의 향기를 느끼다. AI시대에 필요한 창작이란.. 필요한건 기본!

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