다중 데이터 양식 AI 생성 콘텐츠 연구

AI 생성 콘텐츠(AIGC)는 AI 알고리즘을 활용하여 텍스트, 이미지, 비디오, 3D 에셋 등 다양한 미디어를 생성하는 기술입니다. 최근 머신러닝(ML) 및 딥러닝(DL) 분야의 발전과 광범위한 응용 가능성으로 인해 AIGC는 상당한 주목을 받고 있으며, 본 연구는 ML/DL 기반 AIGC의 발전을 종합적으로 검토합니다. AIGC 방법론은 이미지, 비디오, 텍스트, 3D 형상, 3D 장면, 3D 휴먼 아바타, 3D 모션, 오디오 등 다양한 데이터 양식에 맞춰 개발되었으며, 각 양식은 고유한 특성과 도전 과제를 제시합니다. 또한, 한 양식의 입력으로 다른 양식의 출력을 생성하는 교차 양식(cross-modality) AIGC 방법론에서도 상당한 발전이 있었습니다. 본 연구는 단일 양식 및 교차 양식 AIGC 방법론을 포괄적으로 검토하며, 각 설정에서의 도전 과제, 대표적인 연구, 최신 기술 방향을 강조합니다. 또한, 다양한 양식에 걸쳐 대표적인 데이터셋을 조사하고 비교 결과를 제시합니다. 나아가, AIGC 방법론의 다양한 도메인별 응용 사례, 당면 과제, 그리고 미래 연구 방향에 대해 논의합니다.