애니메이션 제작을 위한 생성형 AI 기술

한혜진

doi:10.35280/KOTPM.2024.27.1.2

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 한혜진 (인천대학교)

저널정보: 한국일러스아트학회 조형미디어학 조형미디어학 제27권 제1호

발행연도: 2024.2

수록면: 12 - 21 (10page)

DOI: 10.35280/KOTPM.2024.27.1.2

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

최근 생성형 AI 활용의 증대로 그래픽디자인 분야뿐만 아니라 영상 분야에서도 AI의 활용이 높아지고 있다. 본 연구에서는 기존의 생성형 AI 기술을 활용한 이미지 생성의 회화 작품 분석, 그래픽, 영화, 애니메이션 분야의 활용에 관해 살펴보고, 애니메이션 제작을 위한 생성형 AI 기술을 검토한다. 영상 제작의 세 단계(사전제작 단계, 제작 단계, 후반 제작 단계)를 바탕으로 단계별 적용할 수 있는 생성형 AI 기술을 알아보았다. 사전제작 단계에서는 스토리보드 제작과 레퍼런스 이미지의 조사, 제작 단계에서는 캐릭터의 채색과 배경 이미지의 제작, 후반 제작 과정에서는 내레이션의 제작에 관련한 생성형 AI 기술의 활용을 확인하였다. 선행연구에서는 다루지 않은 시각 요소 이외의 청각 요소를 위한 AI 기술 활용이 언급된 것이 이전 연구와의 차별점을 드러낸다. 연구결과, 스토리보드, 레퍼런스 이미지, 캐릭터 채색, 배경 이미지, 내레이션 다섯 가지 분야에서 애니메이션 제작을 위한 생성형 AI 기술의 활용이 가능하였다. 연구를 통해 언급된 Text-to-Image 생성형 AI 기술은 정지 이미지 생성의 한계성을 가지므로 Text-to-Video의 기술이 접목되어 애니메이션 제작에 특화된 기술로의 진화가 필요하다. 효율적인 생성형 AI 기술의 활용을 통한 애니메이션 제작환경을 개선하고 효율적인 제작 기간과 프로세스를 유지하도록 하여 노동력 및 비용 절감의 효과를 기대할 수 있다. 그러나 기존의 데이터 분석을 통한 결과 도출이라는 한계점을 고려하여 저작권 활용의 윤리적인 문제 해결이 필요하다. 또한, 생성형 AI를 창작의 도구로서의 활용에 대한 개념을 정립하여 무분별한 사용 및 악용하는 사례를 막을 필요가 있다. 최근, 텍스트 입력으로 동영상 생성의 기술을 보여주는 오픈AI 소라의 등장으로 기존 영상 제작 프로세스 전반에 영향을 미칠 것으로 예상하므로 추후 애니메이션 제작을 위한 활용 방안에 관해 연구될 필요가 있다.

Recently it is increasing not only in the graphic design field but also in the video field according to increasing in the use of generative AI. In this study, it will be reviewed the use of image creation in the fields of painting, graphics, movies, and animation by generative AI technology, and generative AI technology for animation production. Based on three production stages of animation: pre-production, production, and post-production, it will be reviewed generative AI technology that can be applied at each stage. In the pre-production, the use of generative AI technology was confirmed for storyboard production and reference image research, In the production, character coloring and background image AI program, and in the post-production, narration AI tehchnology. Mentioning the usage of AI technology for auditory elements, not covered in previous studies, has shown the difference of the previous one. As results it was possible to use generative AI technology for animation production in five fields: storyboard, reference image, character coloring, background image, and narration audio. Since the Text-to-Image generation AI technology mentioned through research has limitations in generating still images, it is necessary to evolve into a technology specialized for animation production by incorporating Text-to-Video technology. By improving the animation production environment through the use of efficient generative AI technology, labor and cost savings can be expected. However, considering the limitations of deriving results through existing data analysis, it is necessary to resolve the ethical issues of copyright use. In addition, there is a need to establish the concept of using generative AI as a creative tool to prevent cases of indiscriminate use and abuse. Recently, the emergence of Open AI Sora, Text-to-Video technology, is expected to have an impact on the entire video production process. In the future it is needed to study how to utilize it for animation production.

#generative AI #Text-to-Image #Text-to-Video #animation production #생성형 AI #애니메이션 제작

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

이 논문의 저자 정보

한혜진

소속기관 인천대학교

주요연구분야 예술체육학 > 디자인 TOP 5%

논문수 1 이용수 1,456

이 논문과 함께 이용한 논문

이미지 생성형 AI에 대한 사용자 수준의 이해와 애니메이션 제작 교육 적용 방안 연구

문창현 , 권동현 만화애니메이션 연구 2023 .09

이미지 생성 인공지능(AI) 달리(DALL·E)의 활용 사례 연구

박하나 조형미디어학 2023 .02

생성형 AI 기반 이미지 변환 툴의 활용성과 한계성, 그리고 디자인 교육에의 함의

박휴용 컴퓨터교육학회 논문지 2023 .09

ChatGPT를 넘어 생성형(Generative) AI 시대로 : 미디어 · 콘텐츠 생성형 AI 서비스 사례와 경쟁력 확보 방안

양지훈 , 윤상혁 미디어 이슈&트렌드 2023 .04

AI를 활용한 애니메이션 제작 영역의 확장 : 생성형 애니메이션을 중심으로

오동일 애니메이션연구 2024 .12

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-151-24-02-089472984

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (0)

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)