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DALL-E 2를 이용한 이미지 소스 적용 과정 이 글에서는 무료 이미지 소스가 필요할 때 DALL-E 2를 어떻게 활용할 수 있는지, 내가 운영 중인 웹사이트에 어떻게 적용했는지 얘기하려고 한다.  머티리얼 아카이브 웹 서비스 PEELOFF 해당 웹 사이트 :  http://peel-off.web.app 나는 산업 디자이너들이 소재 관련 정보를 빠르게 찾을 수 있도록 웹 서비스를 운영 중이다. 각 소재의 데이터를 정리해 업로드 할 때 사용자의 이해를 위해 소재의 사진을 함께 올리고 있는데 이미지 소스를 구할 때마다 어려움을 겪곤 한다. 이미지를 직접 촬영하면 좋겠지만 소재의 종류가 워낙 다양하고 많아서 웬만하면 웹 상에서 소스를 모으려고 한다. 그래서 기존에는 Unsplash처럼 무료로 고품질의 이미지를 공유하는 사이트를 자주 이용했는데 그럼에도 불구하고 찾지 못하는 소스들이 있기 마련이다. 예를 들면 LDPE소재의 경우가 그러하다. 플라스틱으로 분류되기 때문에 plastic을 검색하면 다양한 자료가 볼 수 있지만 LDPE라고 검색하면 이름의 특수성 때문에 아무런 결과도 찾지 못한다. LDPE는 비닐 봉투에 사용되는 소재이기 때문에 비닐을 구해서 직접 촬영을 해야 하나 고민하고 있었을 때, DALL-E 2가 떠올랐다. DALL-E 2를 이용한 머티리얼 이미지 소스 제작 DALL-E 2를 이용한 머티리얼 이미지 소스 제작 DALL-E 2에 접속해 프롬프트에 'LDPE material, realistic, photo'라고 간단하게 적어주었다. 위 이미지에서 볼 수 있는 것과 같이 비닐 사진처럼 보이는 이미지를 만들어서 출력해준다. 개별 이미지를 자세히 보면 어색한 부분도 있지만, 첫 번째 비닐을 여러 번 접어 놓은 것처럼 보이는 사진은 쓸 수 있다. DALL-E 2를 이용해 만든 머티리얼 이미지 소스  위 이미지를 사이트에 적용하기로 결정했다. DALL-E 2를 이용해 만든 이미지 소스 적용 PEELOFF 웹 사이트에 적용한 DALL-E 2 이미지

AI의 급부상 최근 Open Ai의 chat GPT 및 DALL-E 2를 비롯해 Stable Diffusion 등 다양한 인공지능 서비스 들이 쏟아져 나오면서 세상이 정말 급격하게 변하고 있음을 느낀다. 기술이 발전하는 속도가 문득 체감 될 때마다 금세 뒤처질 것 같은 불안감과 함께 섬뜩함이 들고는 한다. chat GPT는 이미 내 일상에 깊이 자리 잡아서 대부분의 일을 할 때 사용하고 있다. chat GPT를 사용할 때와 사용하지 않을 때의 생산성 격차가 너무 커서 사용하지 않을 수 없다. 최근에는 개인 프로젝트로 웹 서비스를 만들어서 배포했는데 chat GPT의 공헌이 컸다. 서비스 기획의 큰 틀은 이미 내 머리에 있었지만 기획적 부분의 맥락을 다듬는데 도움이 되었고, 무엇보다 코드를 작성할 때 큰 도움을 받았다. 내가 개발을 전문적으로 배운 게 아니라 개인적으로 공부하면서 작업을 했기 때문에 전문 지식과 기술이 많이 부족했는데, 개발 과정에 문제가 생길 때마다 돌파구를 제시해줬다. 서비스의 최소 기능 제품이 완성되기까지 개발 과정이 3일 정도 걸렸는데, chat GPT를 사용하지 않았더라면 적어도 일주일은 지나서 완성했을 것이다. 3D 모델의 렌더링을 AI가 대체할 수 있을까 최근에는 AI 이미지 생성 서비스인 DALL-E 2와 midjourney를 접한 뒤로 '이 기술이 렌더링 분야에도 적용될 수 있을까?'라는 생각이 한동안 머릿속을 맴돌던 궁금한 내용이었다. 얼마 전에 해당 서비스들이 Diffusion 모델을 토대로 제작된 서비스라는 정보를 알게 되었고 Stable Diffusion이라는 오픈소스 기술도 존재한다는 사실을 알게 되었다. 마침 전날 친구와 '건축 렌더링 분야를 AI가 대체하기까지 얼마나 남았을까'라는 얘기를 한 터라 곧바로 구글 CoLab을 통해 Stable Diffusion을 접해봤는데 아직 숙련도가 낮아서 결과물을 만들기는 어려웠지만 몇 가지 정보들을 찾아보니 충분히 가능할 법도 한 것 같았다. 조금 사용