ComfyUI와 신경망 텍스처 합성을 활용한 초실감형 가상 프로토타이핑 가이드
1. 단순 이미지를 넘어 ‘물성’을 이해하는 AI의 등장 2. ComfyUI 기반 ‘하이퍼-리얼’ 텍스처 추출 워크플로우 3. 신경망 렌더링과 동적 조명 시스템의 결합 4. 파라메트릭 디자인과 AI 자동화의 시너지 5. 실무 적용 시나리오: 프리미엄 가전 브랜드의 가상 쇼룸 6. 미래를 대비하는 크리에이터의 자세
실무AI
거대 모델을 넘어 실용으로: 효율적인 AI 서비스를 위한 ‘작지만 강한’ sLLM 활용 전략
1. sLLM, 왜 지금 우리가 주목해야 할까요? 2. 성능은 유지하고 크기는 줄이는 마법, 양자화(Quantization) 3. 실전 전략: 우리만의 맞춤형 sLLM 구축 프로세스 4. sLLM 도입 시 반드시 체크해야 할 주의사항 결론: ‘적정 기술’로서의 AI가 가져올 미래
LLM 평가의 새로운 기준, ‘벤치마크 점수’보다 중요한 ‘실무 적합성’ 검증 전략
새로운 해의 시작과 함께 AI 기술의 발전 속도는 더욱 가팔라지고 있네요. 작년 한 해 동안 수많은 모델이 쏟아져 나오면서 “도대체 어떤 모델이 우리 프로젝트에 가장 좋을까?”라는 고민, 한 번쯤 해보셨을 거예요. 저도 실무에서 비슷한 고민을 하는 분들을 정말 많이 만났답니다. 단순히 “Llama 4가 좋다더라”, “GPT-5의 성능이 압도적이다”라는 소문만 믿고 모델을 선택했다가, 실제 서비스에 적용했을 때 … 더 읽기