멀티모달 AI란?전체 개요

Updated:

June 23, 2025

멀티모달 AI는 텍스트, 이미지, 오디오와 같은 다양한 데이터 유형을 하나의 시스템으로 결합합니다.작동 원리와 산업 전반에서 콘텐츠 제작을 혁신하는 이유를 알아보세요.

멀티모달 AI는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 여러 유형의 데이터를 이해하고 정보를 생성할 수 있는 시스템을 말합니다.단일 양식으로 작동하는 기존 AI 모델과 달리 멀티모달 모델은 여러 소스의 정보를 한 번에 처리하고 통합하도록 설계되었습니다.

이를 통해 실제 작업 전반에 걸쳐 더 정확한 추론, 풍부한 상호 작용, 폭넓은 적용이 가능합니다.

음성 및 시각적 입력을 처리하는 GPT-4 기능부터 의료 진단, 로봇 공학 및 미디어 생성 분야의 애플리케이션에 이르기까지 멀티모달 AI는 기계가 세상을 인식하고 이에 반응하는 방식의 중심이 되고 있습니다.

멀티모달 AI의 이해: 정의 및 기초

멀티모달 AI 시스템은 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오와 같은 다양한 유형의 데이터를 단일 모델 내에 결합합니다.전용 인코더가 먼저 각 입력을 처리합니다.트랜스포머 기반 언어 모델은 일반적으로 텍스트를 처리합니다.이미지는 컨벌루션 신경망 또는 비전 트랜스포머를 사용하여 처리됩니다.오디오는 스펙트로그램 기반 모델이나 파형 변환기를 사용하여 인코딩되는 경우가 많습니다.

각 입력이 벡터 표현으로 인코딩되면 모델은 이러한 벡터를 공유 잠재 공간에 매핑합니다.

이 공유 공간을 통해 시스템은 여러 양식의 관계를 학습할 수 있습니다.예를 들어 캡션을 이미지에 연결하거나 음성 문구를 관련 비디오 콘텐츠와 일치시킬 수 있습니다.주의 메커니즘은 이러한 입력 전반에 걸쳐 정보를 일관된 방식으로 정렬하고 통합하는 데 자주 사용됩니다.

멀티모달 AI는 보다 유연하고 상황에 맞는 출력을 가능하게 합니다.단일 모델은 이미지를 자연어로 설명하거나, 비디오 콘텐츠에 대한 질문에 답하거나, 텍스트와 비주얼의 조합을 기반으로 응답을 생성하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

자세히 알아보기 멀티모달 AI 에이전트.

멀티모드 AI와 기존 AI의 차이점

멀티모드 AI의 토대는 이미지 캡션 및 시각적 질문 답변 분야의 초기 작업을 통해 마련되었습니다.컨볼루션 네트워크와 순환 언어 모델을 결합한 Show and Tell (Google, 2015) 과 같은 모델에서 눈에 띄는 발전이 시작되었습니다.FAIR (Facebook AI Research) 와 OpenAI에서 실시한 연구는 대규모의 쌍을 이루는 텍스트-이미지 데이터세트를 기반으로 학습한 아키텍처를 통해 이 분야를 더욱 발전시켰습니다.

OpenAI가 2021년에 출시한 CLIP (대조적 언어—이미지 사전 교육) 은 중요한 전환점이 되었습니다.CLIP은 자연어 감시를 통해 시각적 개념을 직접 학습하여 미세 조정 없이 광범위한 이미지 분류 작업에 일반화할 수 있었습니다.

DALL·E, DeepMind의 플라밍고, 최근에는 비전 기능을 갖춘 GPT-4 순이었습니다.

이러한 발전은 작업별 파이프라인에서 통합 프레임워크 내에서 여러 입력 유형을 처리할 수 있는 범용 모델로의 전환을 반영합니다.

기존 AI 모델은 일반적으로 단일 유형의 입력을 처리하도록 설계되었습니다.예를 들어 GPT-2 같은 언어 모델은 텍스트에서만 학습되는 반면, ResNet과 같은 컨벌루션 신경망은 이미지 분류에 최적화되어 있습니다.

이러한 모델은 격리된 영역 내에서 작동하며 다양한 양식에 걸쳐 정보를 자연스럽게 해석하거나 연관시킬 수 없습니다.

이와 대조적으로 멀티모달 AI는 단일 시스템 내에서 여러 유형의 데이터를 처리하고 결합하도록 구축되었습니다.텍스트, 이미지 또는 오디오를 별도의 스트림으로 취급하지 않고 공통 표현 공간으로 인코딩합니다.이 공유 공간을 통해 모델은 양식 간의 연결을 그릴 수 있습니다.

예를 들어 이미지를 캡션과 연결하거나 사운드를 시각적 장면과 일치시키거나 생성된 비디오 프레임으로 음성 언어에 응답할 수 있습니다.

멀티모달 AI 작동 방식: 기술 구성 요소

멀티모드 AI는 단일 시스템이 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오와 같은 여러 유형의 입력 데이터를 처리, 정렬 및 추론할 수 있도록 하는 방식으로 작동합니다.

각 데이터 유형을 개별적으로 처리하는 대신 각 양식을 다운스트림 작업에서 비교, 결합 및 함께 사용할 수 있는 형식으로 변환하여 이해를 공유합니다.

1.각 모달리티 인코딩

프로세스는 원시 입력을 구조화된 표현으로 인코딩하는 것으로 시작됩니다.

텍스트 의미와 구문을 캡처하는 변환기 기반 언어 모델을 사용하여 인코딩됩니다.
이미지 시각적 특징을 추출하기 위해 컨벌루션 신경망 또는 비전 트랜스포머를 통해 처리됩니다.
오디오 Wav2Vec 또는 AudioMAE와 같은 특수 인코더를 사용하여 스펙트로그램으로 변환하거나 파형으로 직접 처리됩니다.
비디오 공간적 처리와 시간적 처리를 모두 포함하며, 주로 3D CNN 또는 시간 인식 주의 메커니즘을 사용합니다.

각 인코더는 입력값을 가장 관련성이 높은 특징을 캡처하는 고차원 벡터로 변환합니다.

2.공유 표현 공간에 매핑

인코딩된 벡터는 공유 잠재 공간에 투영되어 다양한 양식의 정보를 비교할 수 있습니다.이 공간은 이미지와 캡션과 같이 의미상 유사한 콘텐츠가 서로 가깝게 배치되도록 학습됩니다.CLIP과 같은 모델은 일치하는 쌍은 함께 모으고 일치하지 않는 쌍은 서로 밀어내는 대조적 학습을 사용하여 이 목표를 달성합니다.

이 공유 공간은 크로스 모달 이해의 핵심 요소입니다.예를 들어 모델이 텍스트 쿼리를 기반으로 이미지를 검색하거나 시각적 입력을 기반으로 텍스트를 생성할 수 있습니다.

3.크로스 모달 얼라인먼트 및 퓨전

일단 인코딩되면 다양한 양식의 정보가 주의 메커니즘과 융합 계층을 통해 통합됩니다.여기서 모델은 각 양식의 관련 부분을 정렬하는 방법을 학습합니다 (예: 문장의 단어를 이미지의 특정 영역에 연결).

퓨전 전략은 아키텍처에 따라 다릅니다.

초기 융합 딥 프로세싱 전에 입력을 결합합니다.
레이트 퓨전 각 양식이 독립적으로 처리된 후 출력을 병합합니다.
중급 (관절) 퓨전 모델의 여러 수준에서 풍부한 상호 작용을 가능하게 하는 가장 효과적이고 일반적으로 사용됩니다.

4.공동 추론 및 결과 생성

정렬된 멀티모드 표현을 사용하면 모델은 모든 입력 유형을 함께 이해해야 하는 작업을 수행할 수 있습니다.이미지에 대한 텍스트 설명을 생성하거나, 비디오에 대한 질문에 답하거나, 시각적 컨텍스트를 기반으로 음성 대화를 수행할 수 있습니다.

디코더 또는 작업별 헤드는 융합된 표현을 출력으로 변환합니다.GPT-4o 또는 Flamingo와 같은 제너레이티브 멀티모드 모델에서 디코더는 일반적으로 언어 입력과 비언어 입력 모두를 기반으로 한 텍스트 시퀀스를 생성하도록 훈련된 변환기입니다.

대부분의 멀티모달 시스템은 두 단계를 사용합니다.

사전 교육: 쌍을 이루는 양식 (예: 이미지-텍스트 또는 비디오-텍스트) 이 있는 대규모 데이터 세트는 범용 표현을 학습하는 데 사용됩니다.이 단계는 자체 감독되는 경우가 많습니다.

미세 조정: 그런 다음 더 작고 감독된 데이터 세트를 사용하여 모델을 특정 작업에 맞게 조정합니다.일부 최신 모델은 추가 교육 없이 제로샷 또는 페우샷 학습을 직접 지원합니다.

자세히 알아보기 합성 미디어.

Akool이 멀티모달 AI를 사용하는 방법

Akool은 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오와 같은 여러 데이터 양식을 단일 AI 기반 환경에 통합하는 플랫폼입니다.

이러한 통합을 통해 모델이 다양한 입력 유형을 이해하고 생성해야 하는 복잡한 미디어 작업을 수행할 수 있습니다.각 양식이 처리되고 결합되는 방법은 다음과 같습니다.

1.텍스트+이미지

텍스트를 이미지로 생성: 사용자는 프롬프트를 입력하여 이미지를 생성할 수 있습니다.이를 위해서는 시스템이 DALL·E 또는 Stable Diffusion과 같은 모델과 마찬가지로 공유 표현 공간을 사용하여 자연어 입력을 시각적 콘텐츠에 매핑해야 합니다.
프롬프트를 통한 이미지 편집: 사용자는 자연어를 사용하여 이미지를 수정 (배경, 조명, 포즈 등 변경) 할 수 있어 텍스트 지침을 시각적 변환에 맞게 정렬하는 시스템의 기능을 보여줍니다.

2.이미지+오디오+비디오

페이스 스와핑 및 아바타 애니메이션: Akool을 사용하면 오디오 입력 또는 텍스트 스크립트를 사용하여 사진의 얼굴에 애니메이션을 적용할 수 있습니다.이를 위해서는 음소 수준의 오디오 또는 텍스트 타이밍에 맞게 이미지의 얼굴 랜드마크를 정렬하고 양식 전반에 걸쳐 움직임과 표정을 동기화해야 합니다.
립싱크 번역: 플랫폼은 음성 오디오를 다른 언어로 번역하고 번역된 음성과 일치하도록 비디오에서 화자의 입술 움직임을 수정할 수 있습니다.여기에는 다음이 결합되어 있습니다.
- 오디오-텍스트 (음성 인식),
- 텍스트 번역 (자연어 처리)
- 텍스트를 오디오로 변환 (음성 합성),
- 비디오 재렌더링 (모션 모델링을 통한 시각적 편집)

3.텍스트+오디오+비디오

말하는 아바타: 사용자는 스크립트 (텍스트) 를 입력할 수 있으며, 이 스크립트 (텍스트) 는 가상 아바타를 사용하여 음성으로 합성되고 애니메이션됩니다.시스템은 자연어 생성, 텍스트를 음성으로, 얼굴 애니메이션을 혼합하여 텍스트를 음성으로, 음성을 얼굴 동작에 매핑합니다.
라이브 AI 아바타: 라이브 카메라 기능을 사용하면 사용자가 화상 회의에서 아바타로 나타날 수 있습니다.여기서는 실시간 오디오 입력 (음성) 과 얼굴 비디오 피드 (표정) 가 합성 애니메이션 캐릭터에 매핑됩니다.