이정민
지난 주 일요일, 스모어톡은 SOPT 초청을 받아
IT 벤처에 관심이 많은 학생을 위한 컨퍼런스 MIND 23 에 다녀왔습니다.
목이 쉬어 나갈 정도로 열심히 플라멜에 대해 안내해드릴 수 있었습니다.
빨리 서비스 공개를 원하는 분들이 많이 계셔서 현재 진행중인 클로즈베타를 잘 마무리해 오픈 할 수 있도록 하겠습니다. 정말 재밌었어요!
100개 이상의 기업 내 사용자가 신청한 플라멜 Waitlist 신청을 원하신다면 : 링크
플라멜 Flamel v0.1
프롬프트 엔지니어링이 필요 없는 가장 쉬운 검색형 이미지 생성 서비스
이정민
(made by Flamel)
생성 AI 의 특징은 기술과 비즈니스를 동시에 이해할 수 있어야 함입니다.
미국, 중국에서 발표한 논문을 읽다 보면 어디에 기술의 셀링 포인트가 있는 지를 명확히 아는 것 같습니다.
스모어톡도 빠르게 성장해서 사용자에게 AI의 가치를 제공할 수 있으면 합니다.
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이정민
[Tip] 이커머스 고객 전환율 30% 높이는 방법, AI 상품 이미지 만들기 🛒
이미 225조원 (2023년 예상) 규모로 커져 버린 이커머스 시장,
수많은 제품에서 소비자의 관심을 끄는 요소에는 무엇이 있을까요?
출처: 쿠팡
소비자 5명 중 4명은 온라인에서 상품 구매 시 이미지를 참고한다고 합니다.
온라인에서 상품을 직접적으로 확인할 수 있는 유일한 방법이 이미지이기 때문인데요.
이커머스 중에서는 플랫폼의 직접적인 판매(직매입) 외에도 소상공인 셀러의 입점 판매(오픈마켓)도 있습니다.
물론 디스콰이엇이 창업자가 많은 곳이기는 하지만 일반적으로 사람들이 플랫폼을 창업하기 보다는 셀러로 입점하는 경우가 많을 것입니다. 다행히 다양한 참고 자료 또는 양질의 교육이 제공되고 있지만 '잘하는' 셀러로 거듭나기에는 어려운 점이 많습니다.
그 중 하나의 이유로 '소비자의 이목을 끄는 이미지의 부재' 일 것입니다.
기술이 많이 좋아졌다고는 하지만 사용 방법을 잘 모르는 소상공인에게는 일명 '누끼(배경 제거)', 그리고 배경, 구도 등의 설정을 통한 전문적인 상품 이미지 촬영이 어렵습니다.
그런 점에서 이미지 AI 기술은 소상공인에게도 기회를 줄 수 있습니다. 핸드폰으로 적당히 사진을 찍어도 괜찮은 이미지를 만들 수 있기 때문인데요.
해외에는 Booth.ai, Flair.ai, Pebblely, Claid.ai 등이 있으며(더 자세한 내용은 링크), 국내에서는 드랩, 파이온코퍼레이션 등이 해당 시장을 목표로 움직이고 있습니다.
(혹시 추가해야 할 기업은 알려주시면 수정하겠습니다)
오늘은 관련한 해외 프로덕트 중 Flair.ai 와 Pebblely 에 대해 살펴 보겠습니다.
(빨리 직접 코드로 만들어보고 싶은 분께서는 아래로 스크롤 해주세요)
별도의 편집 과정 전 가장 중요한 것은 상품의 이미지만 잘 남기는 것입니다.
그래야 배경 없이 상품만 깔끔하게 보여줄 수도, 차별화된 배경 이미지를 보여줄 수도 있기 때문입니다.
먼저 Flair 는 2단계에 나누어 배경 제거 및 해당 이미지 이름 지정을 진행합니다. 이는 물체 지정을 통해 텍스트를 통한 생성 시 사용자가 원하는 설정에 최적으로 생성하기 위함으로 보여집니다.
반면 Pebblely 는 이미지를 올리는 순간 바로 배경을 제거합니다. 또한 물체 이름을 별도로 지정하지 않습니다. 따라서 한 번에 전 작업 과정을 수행해 간편하다는 인상을 줍니다.
두 서비스 모두 기본 템플릿과 커스텀 생성 모드를 제공합니다. 이는 사용자에게 이미지를 생성하는 과정 자체가, 그리고 장면에 대한 영감을 한 번에 떠올리기에는 어려움이 있음을 인지하고 있다고 해석됩니다. (다른 서비스이지만 플라멜도 이를 참고하고 있습니다.)
Flair 나 Pebblely 의 큰 차이점은 UI의 구성입니다. 두 서비스 모두 배경이 제거된 이미지를 사각형 안에서 자유롭게 배치할 수 있는 것은 동일하지만 결과 이미지를 제시하는 방법에서 다소 구별되는 모습입니다.
Flair 는 물체 이미지 바로 옆에 생기는 하나의 큰 이미지로 변화를 확인할 수 있다는 점에서, Pebblely 는 물체 이미지 하단에 여러 개의 작은 이미지를 한 번에 보여주어 비교를 할 수 있는 점이 특징입니다.
참고로 비용은,
Flair 의 경우 월 $10 로 무제한 생성이 가능하며,
Pebblely 의 경우 월 $19 로 1,000장 생성 또는 월 $39 로 무제한 생성이 가능합니다. (업스케일 기능이 추가적으로 있습니다)
그러면 여기서 확인할 수 있는 내용은 다음과 같습니다. ✅
가벼운 편집 기능도 의미가 있다 (배경 제거만 잘해도 상품 이미지 반 이상은 간다)
사용자들에게 생성 이미지 서비스는 아직 어렵다 (팀의 템플릿 콘텐츠가 중요하다)
UI 로 사용자가 받는 인상이 달라진다 (물론 결과물에 영향을 주는 생성 모델도 중요하다)
비용이 꽤 많이 차이가 난다 (그래서 지불 의향도에 변화가 생긴다)
간단히 설명을 드리겠습니다.
해당 방법은 Meta 에서 공개한 SAM (객체 인식 및 마스킹 이미지 생성) 과 Stable Diffusion 의 인페인팅 (마스킹 영역에서 이미지를 새로이 생성) 기능을 활용합니다.
상품 이미지를 준비한다.
아무거나 상품을 찍은 이미지 한 장을 준비합니다.
구글 코랩 (GPU) 을 연다.
SAM 과 Stable Diffusion 을 사용하기 위해선 GPU 가 필요합니다.
코랩은 연구/학습용으로 구글이 제공하는 클라우드 기반 Jupyter Notebook 환경입니다. 무료로도 사용 가능합니다. (다만 V100 이상 부터 사용이 원활합니다)
다음 코드를 입력해주세요.
SAM을 사용해서 마스킹 이미지를 만든다.
구글 드라이브 연결 (승인 버튼 클릭 필요)
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')필요한 라이브러리 설치
!pip install -q transformersSAM을 GPU에 올리기
import torch
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image
import cv2
import requests
from transformers import SamModel, SamProcessor
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
model = SamModel.from_pretrained("facebook/sam-vit-large").to(device) #Inference SAM
processor = SamProcessor.from_pretrained("facebook/sam-vit-large") facebook의 github repo clone 을 통한 방법도 있지만, 저는 hugging face 의 transformers 라이브러리를 사용했습니다.
이미지 열기 (name_what_you_want 수정 필요)
home_path = "/content/drive/MyDrive"
filename = "/{name_what_you_want}"
format = ".png"
image_path = home_path + filename + formatimage = cv2.imread(image_path)
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
fig, axes = plt.subplots(1, 1, figsize=(15, 15))
axes.imshow(np.array(image))
axes.axis("off")
plt.show()사물 지정하기
h1, w1 = image.shape[:2]
input_points = [[[int(w1/2), int(h1/2)]]] #take center point for the targetSAM을 사용해 사물 인식하기
inputs = processor(image, input_points=input_points, return_tensors="pt").to(device)
with torch.no_grad():
outputs = model(**inputs)
masks = processor.image_processor.post_process_masks(outputs.pred_masks.cpu(), inputs["original_sizes"].cpu(), inputs["reshaped_input_sizes"].cpu(), mask_threshold=0.2) #default of mask_threshold = 0.0
scores = outputs.iou_scores마스킹 결과 확인하기
def show_mask(mask, ax, random_color=False):
if random_color:
color = np.concatenate([np.random.random(3), np.array([0.6])], axis=0)
else:
color = np.array([30/255, 144/255, 255/255, 0.6]) #normalize
h, w = mask.shape[-2:]
mask_image = mask.reshape(h, w, 1) * color.reshape(1, 1, -1)
ax.imshow(mask_image)
def show_masks_on_image(raw_image, masks, scores):
if len(masks.shape) == 4:
masks = masks.squeeze()
if scores.shape[0] == 1:
scores = scores.squeeze()
max_score = torch.argmax(scores)
fig, axes = plt.subplots(1, 1, figsize=(15, 15))
mask = masks[max_score].detach().cpu().numpy()
axes.imshow(np.array(raw_image))
show_mask(mask, axes)
axes.axis("off")
plt.show()
# Show with Masked Image
show_masks_on_image(image, masks[0], scores)마스킹 이미지 만들기
max_iou_score_index = torch.argmax(scores).detach().cpu().numpy() #iou=Area_of_overlap/Area_of_Union
mask_boolean = masks[0].squeeze()[max_iou_score_index] #Take boolean tensor with maximum iou score
mask_img = ~mask_boolean.detach().cpu().numpy().squeeze() #Convert tensor to numpy #Get a Mask of Background
Image.frombytes(mode='1', size=mask_img.shape[::-1], data=np.packbits(mask_img, axis=1))마스킹 이미지 저장하기 (name_what_you_want 수정 필요)
cocacola_mask = Image.frombytes(mode='1', size=mask_img.shape[::-1], data=np.packbits(mask_img, axis=1))
mask_image_path = home_path + "/{name_what_you_want}" + format
cocacola_mask.save(mask_image_path,"png")이렇게 마스킹 이미지를 생성했습니다. 그러면 배경 이미지를 만들어봐야겠죠?
Stable Diffusion을 사용해서 배경 이미지를 만든다.
필요한 라이브러리 설치
!pip install diffusers스테이블 디퓨전 (SDXL) 세팅 (Refiner 는 설정하지 마세요)
from diffusers import StableDiffusionXLInpaintPipeline
from diffusers.utils import load_image
pipe = StableDiffusionXLInpaintPipeline.from_pretrained(
"stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0",
torch_dtype=torch.float16,
variant="fp16",
use_safetensors=True,
)
pipe.to("cuda")배경 이미지 생성하기
img_url = image_path
mask_url = mask_image_path
init_image = load_image(img_url).convert("RGB")
mask_image = load_image(mask_url).convert("RGB")
prompt = "watercolor splatter"
negative_prompt = "ugly, deformed, noisy, blurry, distorted, grainy, text, cropped"
generator = torch.Generator("cuda").manual_seed(2023)
generated_image = pipe(
prompt=prompt, negative_prompt=negative_prompt, image=init_image, mask_image=mask_image, generator=generator, num_inference_steps=50, strength=0.9
).images[0]
generated_image의 과정을 거치면 나오는 이미지들은 다음과 같습니다,
짜잔 🌟
나름 만족하는 편...
타 서비스를 사용하는 것과 비교해 아쉬운 점은 두 가지입니다.
다소 떨어지는 객체 인식 정확도 (SAM 보다 나은 모델이 있습니다, 스모어톡 또한 별도로 훨씬 배경이 잘 제거가 되는 모델을 가지고 있습니다)
아웃페인팅 방식이 생성 이미지 퀄리티는 좋아 보인다 (대신 이미지가 깨질 것으로 보여 방법을 달리 해야 한다)
같이 고민해보고 싶은 분들 또는 서비스하고 싶은데 AI 모델 관련 협업이 필요하시면 연락주세요!
저번 AI 아바타에 이어 AI 상품 이미지 까지 직접 만들어 볼 수 있는 방법에 대해 정리해 보았습니다. 계속해서 이미지 AI 와 관련해 재밌는 이야기, 그리고 기술적인 내용도 한 번씩 다루어 보겠습니다 ㅎㅎ
이정민 (스모어톡, tonylee@smoretalk.io)
p.s. 상품 이미지 썸네일 관련 팁
p.s. 마케팅 관점에서 상품 이미지의 중요성
이정민
[Tip] 스노우가 2달 동안 150억 번 AI 프로필 이미지 만드는 방법 📷
바야흐로 대 AI 프로필 시대입니다.
혹시 본인의 얼굴 사진 몇 장 만으로도 기깔나는 프로필 사진을 만들 수 있는 사실 알고 계셨나요?
AI 아바타는 사실 Lensa.ai 에서 매직 아바타라는 이름으로 '22 11월 말에 출시한 것이 처음입니다. (공오공 님께서 관련한 글을 작성하신 적이 있죠)
실제로 매출을 정말 많이 낸 서비스였습니다.
나만의 것 + 외모 보정 (+앱이라는 채널) 이라는 엄청난 가치를 주었기 때문인데요.
외국 뿐만 아니라 국내에서도 관련 서비스가 많이 등장하고 있습니다. 국내 기준으로도 꾸준한 매출이 나오는 시장으로 알려져 있기 때문입니다.
현재 네이버 스노우, 패러닷, 팀러너스, 마루AI, 십단콤보 등이 관련 서비스를 출시한 상태인데요.
(혹시 추가해야 할 기업은 알려주시면 수정하겠습니다)
그 중 AI 프로필 시장의 대표 주자인 네이버 스노우와 렌사와의 비교, 그리고 우리가 직접 해볼 수는 없는지를 확인해 보겠습니다.
우선 스노우는 한국인이 좋아할 만한 포인트를 가장 잘 살린 AI 아바타 서비스를 운영 중입니다.
사진 촬영 스튜디오 중 가장 유명한 시현하다, 포토매틱 등의 느낌을 가장 잘 살려준다고 해야 할까요?
반면 렌사는 해당 시장 원조답게 정말 많은 필터를 보유하고 있습니다.
대신 한국인 취향의 필터는 아니고 밝은 톤의 강한 라인을 띄는 이미지를 주로 생성하고 있습니다.
두 서비스 모두 10-20 장의 이미지를 요구하는 것은 동일합니다.
등록 가능한 사진 기준도 거의 유사한 것을 보면 알 수 있는데요.
우선 얼굴을 학습해야 하기 때문에, 동일한 인물 셀카 사진을 필요로 합니다.
반면 얼굴이 작게 나오거나, 흑백, 여러 명의 인물, 일부 부분이 가려지는 등 얼굴 특징을 추출해내기 어려운 이미지는 사용하실 수 없습니다.
참고로 한국은 행정안전부에서 6월 27일 자로 "주민등록증 사진에 변형이 가능하거나 본인 확인이 어려운 사진은 사용할 수 없다" 라고 규정한 상태입니다. 이에 따라 스노우 화면 하단에 관련 내용이 병기되어 있음을 확인할 수 있습니다.
우선 스노우는 시간으로 비용을 설정한 것이 특징입니다.
제공되는 이미지 수는 30장 (마음에 드는 사진은 몇 장 이내) 으로 고정되어 있지만, 24시간 내에 전달 받고 싶은 경우, 1시간 내에 전달 받고 싶은 경우에 따라 3,300원 -> 6,600원으로 2배 차이가 나는 것을 확인할 수 있습니다. 빨리빨리 한국인의 특성을 잘 간파한 것으로 봐야 할 것 같습니다. (보통 가격을 얘기할 때 커피에 빗대어 표현하기 때문에, 빨리 받고 싶으면 커피 한 잔 덜 마셔라 같은 느낌)
반면 렌사는 제공되는 이미지 수에 따라 비용이 달라집니다. (50장, 100장, 200장 -> 118원, 89원, 60원)
생성 이미지 50장 기준 스노우에 비해 한 장당 가격이 8원 정도 비싸지만 20분 정도 밖에 소요되지 않아 스노우보다 빠른 결과물 확인이 가능합니다.
그러면 여기서 확인할 수 있는 내용은 다음과 같습니다. ✅
멋지고 예쁜게 최고다 (그런데 '어떻게' 서비스 브랜딩을 할 지는 잘 생각해보자)
이미지, 아직은 맘에 드는 것이 많이 없다 (성공률을 높이자)
시간 너무 오래 소요된다 (더 빨리 학습 가능하게 하자)
사실 원가는 GPU 시간에 비례한다 (위 내용을 달성하면 가격 경쟁력이 높아진다)
셀피 10-20 장은 꽤나 많이 요구하는 것이긴 하다 (향후 개인정보 이슈에 대해 민감해질 수도 있다, 적은 사진으로 효과적인 학습을 하자)
간단히 설명을 드리겠습니다.
우선 사진을 준비한다.
저는 5장을 찍었습니다, 정면은 부담스러워서 제외하고 공유합니다.
여러 각도에서 찍으면 더욱 좋습니다. 다만 얼굴을 크게 찍어주세요. (해당 예시는 조금 잘못된 예시입니다)
구글 코랩 (GPU) 을 연다.
스테이블 디퓨전의 파인 튜닝 기법인 드림부스(Dreambooth) 나 로라(LoRA) 를 진행하기 위해선 GPU 가 필요합니다.
코랩은 연구/학습용으로 구글이 제공하는 클라우드 기반 Jupyter Notebook 환경입니다. 무료로도 사용 가능합니다.
다음 코드를 입력해주세요.
구글 드라이브 연결 (승인 버튼 클릭 필요)
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')필요 라이브러리 설치 (5분 소요)
!pip install -U autotrain-advanced!autotrain setup --update-torch!pip install xformers torch torchvision # in case for using xformers자동 학습 진행 (A100-40GB, 5장 이미지, 배치 사이즈 1, 스텝 수(epoch) 1,000 기준 1시간 -> 배치 사이즈 키우고, 스텝 수 줄이면 시간 단축 가능) - (24.05.02 수정)
import os
model_name = 'stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0'
keyword = ' ' # Need_to_fix_a_keyword
prompt = f"photo of a {keyword}" # Need_to_fix_a_keyword
output_path = "/content/drive/MyDrive"
image_path = f"/content/drive/MyDrive/{keyword}" # Need_to_fix_a_keyword
learning_rate = 1e-4
num_steps = 1000
batch_size = 2
gradient_accumulation = 4
resolution = 1024
use_8bit_adam = True
use_xformers = True
mixed_precision = 'fp16'
use_fp16 = True
train_text_encoder = False
disable_gradient_checkpointing = False
os.environ["MODEL_NAME"] = model_name
os.environ["PROJECT_NAME"] = keyword
os.environ["PROMPT"] = prompt
os.environ["IMAGE_PATH"] = image_path
os.environ["LEARNING_RATE"] = str(learning_rate)
os.environ["NUM_STEPS"] = str(num_steps)
os.environ["BATCH_SIZE"] = str(batch_size)
os.environ["GRADIENT_ACCUMULATION"] = str(gradient_accumulation)
os.environ["RESOLUTION"] = str(resolution)
os.environ["USE_8BIT_ADAM"] = str(use_8bit_adam)
os.environ["USE_XFORMERS"] = str(use_xformers)
os.environ["MIXED_PRECISION"] = str(mixed_precision)
os.environ["TRAIN_TEXT_ENCODER"] = str(train_text_encoder)
os.environ["DISABLE_GRADIENT_CHECKPOINTING"] = str(disable_gradient_checkpointing)
!autotrain dreambooth \
--train \
--xl \
--model ${MODEL_NAME} \
--project-name ${PROJECT_NAME} \
--image-path ${IMAGE_PATH} \
--prompt "${PROMPT}" \
--resolution ${RESOLUTION} \
--batch-size ${BATCH_SIZE} \
--num-steps ${NUM_STEPS} \
--gradient-accumulation ${GRADIENT_ACCUMULATION} \
--lr ${LEARNING_RATE} \
--mixed-precision ${MIXED_PRECISION} \
$( [[ "$USE_XFORMERS" == "True" ]] && echo "--xformers" ) \
$( [[ "$TRAIN_TEXT_ENCODER" == "True" ]] && echo "--train-text-encoder" ) \
$( [[ "$USE_8BIT_ADAM" == "True" ]] && echo "--use-8bit-adam" ) \
$( [[ "$DISABLE_GRADIENT_CHECKPOINTING" == "True" ]] && echo "--disable_gradient_checkpointing" )변수(parameter)에 대한 설명은 다음에...
그러면 .safetensor 형식의 파일이 구글 드라이브("/content/drive/MyDrive") 에 저장되어 있을 것입니다.
해당 파일은 얼굴 이미지를 스테이블 디퓨전에 바로 적용 가능하도록 한 일부 레이어의 웨이트 값입니다.
이걸 이제 사용해서 이미지를 만들어 봐야겠죠?
계속 작업한다.
필요 라이브러리 설치
!pip install torch torchvision invisible_watermark transformers accelerate safetensors
!pip install git+https://github.com/huggingface/diffusers스테이블 디퓨전 (SDXL) 세팅
from diffusers import DiffusionPipeline, StableDiffusionXLImg2ImgPipeline
import torch
model = "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0"
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(
model,
torch_dtype=torch.float16,
)
pipe.to("cuda")
pipe.load_lora_weights("/content/drive/MyDrive/{filename}.safetensors")
refiner = StableDiffusionXLImg2ImgPipeline.from_pretrained(
"stabilityai/stable-diffusion-xl-refiner-1.0",
torch_dtype=torch.float16,
)
refiner.to("cuda")이미지 생성
prompt = "A {keyword} man, photorealistic, bold and elegant, close up, sharp expression, look at camera, block noise, vibrant colors, glitchcore, fuzz, color bars, abstract background, pop kei, bold outlines, ultrafine detailed, best quality"
negative_prompt = "ugly, deformed, noisy, blurry, distorted, grainy, text, cropped"
#for seed in range(10):
generator = torch.Generator("cuda").manual_seed(43)
image = pipe(prompt=prompt, negative_prompt=negative_prompt, generator=generator, num_inference_steps=40)
image = image.images[0]
image = refiner(prompt=prompt, negative_prompt=negative_prompt, generator=generator, image=image)
image = image.images[0]의 과정을 거치면 나오는 이미지들은 다음과 같습니다,
짜잔 🌟
저품질 이미지로도 특징을 추출하는 기술을 통해 빠른 학습 및 추론
좋은 결과물을 만들어 내는 키워드
를 고민해 보고 있습니다.
앞으로 이런 내용들을 많이 공유해드릴게요. 기술적인 내용도 자세하게 다룰 수도 있고요 ㅎㅎ
이정민 (스모어톡, tonylee@smoretalk.io)
이정민
스모어톡 답게 노는 방법을 생각해 봤어요.
(사실 피곤할 때 리프레시할 방법에 어떤 것이 있을까 생각해본 거였어요)
네, 그냥 이미지 모델 가지고 놉니다.
저희는 사실 스노우가 필요하지 않습니다. 왜냐 저희가 그걸 이미 너무 잘 가지고 놀아서요!
아래 사진 만으로도 감성 있는 영화 스틸컷을 만들 수 있습니다 (그러고 보니 거북목이 심하네요;)
이렇게 노는 게 사실 연구 차원에서도 재미가 있어요.
어떤 키워드로 학습했을 때 오염이 덜한가
최소한의 이미지로 최대의 학습 효율을 낼 수 있는 방법은 무엇인가
어떻게 사용할 때 학습한 내용이 자연스럽게 반영되는가
서비스 개발에 여념이 없지만 한 번씩은 이렇게라도 일탈을 해봅니다... :)
플라멜 Flamel v0.1
프롬프트 엔지니어링이 필요 없는 가장 쉬운 검색형 이미지 생성 서비스
이정민
[스모어톡의 손을 잡아준 사람들] '바른동행' 한국투자액셀러레이터
23' 상반기 스타트업 투자 금액은 70% 감소. 창업가가 마주한 현실입니다.
하지만 냉혹한 현실을 마주한 스모어톡의 손을 잡아 준 두 곳의 기관이 있습니다.
먼저 오늘은 그 중 한 곳에 대한 설명을 드려볼까 합니다.
--
한국투자액셀러레이터는 한국투자금융지주의 사회공헌의 일환으로 설립된 AC.
우대사항에도 ESG 섹터 및 사회공헌 의지가 명확한 팀이 명시되어 있음
한국투자금융지주와의 강한 연결 (투자 강의, IR 진행 등),
한투액 패밀리 내 교류 활성화 (매주 열리는 타운홀 미팅에도 백여현 대표님께서 항상 참여하실 정도로 적극적으로 진행),
심사역 분들의 열정과 언제나 열린 대화 창구 (feat. 이탁림 실장님/ 이성문 심사역님, 카톡으로 이렇게 편하게 얘기를 하기가 오랜만...)
"팀 보고 투자 했다. 뭘 해도 할 것 같은 팀이니까" 를 외치는 신뢰감 있는 투자사.
그래서 8월 4일 오후 4시 8월 6일 자정에 마감하는 바른동행 4기. 지원 안하실 건가요? (링크 또는 QR 스캔)
--
작년 12월, 스모어톡 팀은 대화형 그림 일기에서 그림을 만드는 이미지 솔루션에 집중하는 피봇(pivot)을 진행하게 됩니다.
그리고 테스트하기 위해 시장에 소개한 MVP가 바로 스모어데이 였습니다.
사실 스모어데이의 지표는 꽤나 인상 깊었고, 이머징 마켓에서 쉽게 가질 수 없는 데이터 또한 확보할 수 있었습니다.
그런데 왠 걸 수익성을 증명하지 못하면 투자를 못 받게 되는 모험 자본 시장으로 바뀌어 가고 있었습니다.
그리고 초기 시장 Foundation Model 을 개발하는 회사도 증명하지 못한 가설을 저희는 검증 해야만 함을 직시했습니다.
1/2월에 IR 미팅을 많이 가졌고, 대부분의 미팅에서 소기의 성과를 거둘 뻔 했으나 결국 마지막 단계에서 결론에 이르지 못하는 상황에 부딪혔고, 이 시기 아이템에도 집중하지 못한 것에 대해 대단히 회의감을 많이 가졌습니다.
그리고 @황현지 님과 결정했습니다.
"투자는 잠시 미루고, 정부지원사업(예비창업)과 고객사 유치에 전력 투구 하자."
진심을 다했기에 된 것일까요?
코로나에 걸려 골골대면서도 정말 사업계획서 한 글자 한 글자에 신중을 기울여 스모어톡은 예비창업자 대상 정부지원사업에 모두 선정되었습니다.
마이크로소프트, 인공지능팩토리, 빅크 등에서 진행한 웨비나를 통해 큰 돈을 지불할 의향이 있는 고객사도 확보하기 시작했습니다.
그러던 와중에 한국투자액셀러레이터에서 모집하는 바른동행 3기 공고문을 보게 되었습니다.
이전부터 @한서경 팀장님께서 글을 많이 공유해주시기도, 커피챗에 열려 있으시기도 해서 관심 있게 본 프로그램이었습니다.
그런데 팀이 결정한 것은 "투자를 잠시 미루자" 였기 때문에 지원에 대해서 망설임이 있었습니다.
마감 당일까지 운영진 내 회의가 진행 되었고, 결국 지원을 결정하기로 했는데 남은 시간은 단 3시간.
이전 사업계획서를 작성하며 깊게 고민하지 않았다면, 결론에 이르지는 못했지만 진심을 다해 피드백을 건네주신 투자자 분들이 계시지 않았다면 저희는 아마 마감 시간에 제출하지 못했을 것 같습니다.
실제로 10초를 남기고 클릭을 눌러 1초 전에 낸 것으로 알림이 나왔습니다. 그 이후에 클릭을 누른 다른 팀들은 예외 없이 바른동행에 지원 처리가 되지 않은 사실을 보고, 1초 차이로 우리가 벽을 넘었구나 라는 생각이 들었습니다.
(프로그램 지원 관련해서는 무조건 여유를 두고 작성을 부탁드립니다. 모든 비즈니스와 마찬가지로 바른동행은 시간에 정말 엄격합니다)
그리고 그 1초를 앞선 결과는 시드 투자 유치 였습니다.
간혹 인터뷰에서 창업가 분들께서 당황할 때가 있을 수 있습니다. (다행히 스모어톡은 지금까지 그런 경우가 없었습니다)
하지만 최종 인터뷰에서 한국투자액셀러레이터 심사역 분들께서 건네주신 질문과 의견에는 아이템, 팀에 대한 관심이 가득했습니다.
사실 정말 많은 스타트업이 해당 바른동행 프로그램에 지원합니다. 조건이 정말 좋기 때문입니다.
1년에 2번 이상 프로그램이 진행되고 있기 때문에 빠른 호흡으로 많은 팀을 검토하는 것은 직접 해본 입장에서 쉬운 일이 아님을 잘 알고 있습니다.
시간이 촉박함에도 모든 팀에 대한 관심을 보이는 것은 창업가를 우선시 하겠다는 심사역 분들의 의지 없이는 불가능하다고 생각합니다.
당시 인터뷰에서 기술에 대한 질문을 받은 것도 오랜만이었습니다. 시장에 대한 생각을 묻고 무조건적인 수긍을 요구하는 것이 아닌 상호간에 의견을 교환하고 팀이 주장하는 근거에 대한 타당성을 투자사에서 직접 생각해보시는 것도 인상 깊었습니다.
선발 후 프로그램 진행에서는 더욱 인상 깊었습니다.
솔직하게 많은 창업가 분들께서 프로그램 참여에 대해 부정적인 스탠스가 많은 것이 현실입니다. 아마 실질적인 도움이 안되기 때문일텐데요.
한국투자액셀러레이터는 설립된 지 1년 반 정도가 된 신생 액셀러레이터 입니다.
하지만 짧은 시기 많은 팀에 투자를 집행했고, 해당 기업들과 진행하며 프로그램에 도움이 되는 방향을 끊임 없이 고민했습니다. 한국투자금융지주와의 연결을 통해 스톡옵션 강의 등 주변에서 흔히 접할 수 없는 정보에 대해 안내해주는 자리가 많았습니다.
(현업에 계신 분들이 진행하시기 때문에 내용의 깊이가 다릅니다)
그리고 무엇보다 스타트업 간의 연결성을 대단히 강조했습니다.
매주 목요일 선발팀 및 졸업사를 대상으로 열리는 타운홀 미팅에는 백여현 한국투자액셀러레이터 대표님께서 참석하고 계십니다. 사실 투자사 대표님의 의지가 없다면 쉽지 않을 일입니다. 모두 포트폴리오사의 적극적인 교류를 위해 대표님부터 앞장서고 계신 상황입니다.
한편 작은 스타트업 1+1 이 어떤 효과를 가질 지에 대한 의구심이 있다는 것도 잘 알고 있습니다.
동의합니다. 하지만 열정을 가진 팀끼리 모여 시너지를 낼 수 있도록 했고, 벌써부터 소기의 성과가 나오기 시작했습니다.
(당연하게도 포트폴리오 사와의 연결 만이 아닌 SBS, NIPA 등의 연결도 활발하게 진행 중입니다)
비록 제가 위 사진에는 없지만 뒷풀이 행사에는 참석해 많은 분들의 좋은 말씀을 들을 수 있었습니다.
열정을 다시 불어 넣어주는 이야기, 사업적으로 고민해보면 좋을 이야기, 스타트업 성장에 대한 방법론 이야기 등 정말 알찬 시간이었습니다.
그리고 자리를 마무리할 때, 스모어톡을 담당해주는 두 분께서 이런 말씀을 건네주시더라고요.
"사실 스모어톡은 뭘 해도 잘할 거야. 현실적으로 보고를 해야 할 의무는 있지만, 기다려줄 자신도 있고 계속 가보자"
무한한 상상력으로 자신만의 꿈에 도전하는 사람들을 응원하는 스타트업의 셰르파(Sherpa) 를 지향하는 한국투자액셀러레이터 다운 말씀이라는 생각이 스쳤습니다. 잘 해야죠, 잘 하려고 스모어톡 팀 전체가 미친 듯이 움직이고 있습니다.
지난 7월 24일 부터 다가오는 금요일 오후 4시 일요일 자정까지 한국투자액셀러레이터의 4번째 배치 프로그램 바른동행 4기가 모집 중에 있습니다.
창업 3년 이내 투자밸류 50억 이하 법인 (예비창업자는 법인 설립부터 도움을 줍니다) 을 대상으로,
위에서 언급된 내용 뿐만 아니라 최대 3억원 투자, 삼성역 오피스 제공 외 여러 부가가치를 제공하고 있습니다.
자칫 실의에 빠질 수도 있었던 팀을 응원해준 한국투자액셀러레이터에 다시 한 번 감사의 말씀을 드리고,
이번 4기에서 저희와 비슷했던 팀들이 응원을 받아 더 큰 도전에 나설 수 있기를 희망합니다.
(바른동행 지원 내용이 궁금하다면 링크)
p.s. 본 프로그램과 관련한 내용이 궁금하시다면 tonylee@smoretalk.io 로 연락 주세요. 물론 이미지 모델, 콘텐츠 협업과 관련한 내용은 더욱 환영합니다 :)
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이정민
드디어 법인 설립. 스모어톡은 이제 단순히 팀이 아닌 '기업'
안녕하세요,
스모어톡의 글쟁이 이정민입니다.
5월에 스모어톡은 다음 사항을 이뤘습니다.
법인 설립 (4월) 및 사업자 등록 완료
국내 빅테크 'K'사 모델 사용 권한 확보
(외부 영업 활동 없이) 고객사 유치 4개 이상+
데이터 바우터 (AI 분야) 최종 선정 포함 개발 리소스 확보 위한 대회 본선 진출 ++
투자 유치 (발표는 이번 달 예정)
무엇보다도 모두가 행복한 스모어톡 생활을 하도록 도와 줄 법인 설립 과정 내 서류 업무를 @Hyeonji Hwang 대표님께서 스모어톡을 도와주는 법무법인 미션 변호사님과 함께 잘 진행해 주셔서 첫 발을 잘 내디딘 한 달로 정리해봅니다. 돌이켜보면 알지 못했던 업무에 대해서 많이 배운 한 달이었던 것 같습니다.
(참고로 현지님은 원하는 사람을 모시고자 한 사람을 위해 서울에서 부산까지 이동하는 열정을 지니셨습니다)
아래 말씀드릴 내용은 크게 생성 AI 도 결국 인프라가 정답인가와 스모어톡은 무엇을 하는 팀인가 입니다.
현재 생성 AI 세계에서 벌어지고 있는 모습을 빗대어 표현한 밈입니다. 빅테크가 열심히 움직이지만 결국 승자는 엔비디아 같다라는 뜻인데요.
한국 시각 5/26 에 (정확히는 5/25 시장이 마감하고) 주식 시장에는 또 하나의 거대한 이슈가 발생했습니다. 바로 GPU 계 절대 강자인 엔비디아(Nvidia)가 회계연도 2분기 매출 전망치를 3개월 전 수치보다 50%를 높게 올려 잡는 슈퍼 가이던스(전망치)를 제시한 것이었습니다. 해당 발표 이후 주가는 하루 약 24% 상승(저 덩치에...)과 더불어 반도체 기업 사상 첫 시가총액 1조 달러를 달성하게 되었습니다.
비즈니스 분야에 상관없이 AI 를 사용하려면 GPU가 필요 : 비즈니스 레이어, 모델 레이어 혹은 개인 사용자 상관 없이 AI 를 사용하기 위해서는 도구인 GPU 가 필요. 또한, 오픈AI, 구글, 혹은 그 외의 회사 모두 GPU는 필요. 즉, 비즈니스의 성공과 실패와 관계없이 엔비디아는 GPU를 판매할 수 있음. (이 때문에, 골드 러시 기간 곡괭이 혹은 청바지에 비유하는 경우가 많음)
안 그래도 경쟁사가 없는데 GPU 를 쉽게 컨트롤 가능한 소프트웨어 CUDA 의 존재, 이로 인한 GPU 계의 절대 강자 등극 : 2000년대 상황으로 GPU 분야 경쟁사 사라지고, 현재 대부분의 AI 모델을 사용하기 위한 세팅을 CUDA 로 진행함으로써 이미 종속화 진행됨.
AI 스타트업에 투자금 집중됨, 이 돈이 흘러갈 분야는 결국 인프라 구축. 즉, 엔비디아 매출로 연결 : 스타트업 DB 인 Crunchbase 에 따르면, 올해 5월 24일까지 AI를 사용하는 스타트업의 투자금은 자그마치 26조원 ($20B). 개발 인건비 외에 해당 스타트업이 투자금을 사용하는 목적은 거대 모델을 학습하거나 사용하기 위한 GPU 서버 구축입니다. 즉, 모든 돈이 엔비디아로 흘러감.
물론 현재의 기업 가치가 과대평가 되었다는 의견이 있고, 개인적으로 저 또한 해당 의견에 동의하는 편입니다. 다만 단순히 테마주로서 오른 것이 아닌 전기차 확장기 테슬라의 주가 움직임처럼 압도적인 비즈니스 모델을 보유한 모멘텀을 가지고 시가총액이 올랐다고 판단해야 할 것 같습니다.
엔비디아와 같은 인프라 도메인 기업과는 달리, AI를 활용한 기업은 사용자에게 엄청난 가치를 제공해주지 않는 이상 수익 창출에 어려움을 겪을 확률이 농후합니다. 현재 다양한 시도를 스타트업이 선보이고, 빅테크 기업 또한 도전하고 있지만 실제 파급력 있는 서비스는 ChatGPT 외 아바타 사진 Lensa(Prisma Labs), 가상 캐릭터 채팅(Character.ai) 또는 인플루언서 복제 채팅(Caryn) 등의 엔터테인먼트 분야에서 존재했고, 많은 분들이 예상하던 생산성 분야에서는 아직 돋보이는 업체가 존재하지 않는 것 같습니다.
한국에서도 비즈니스 분야 보다는 인프라 분야를 집중하려는 움직임이 자본 시장에서 목격되고 있는데요. 특히 SaaS 와 마찬가지로 클라우드 전환 이라는 흐름에 편승하기 위한 하나의 테마로 사용되고 있습니다. 거대 MSP 사의 투자 유치 뿐만 아니라 중소형 MSP 사가 AI를 발판 삼아 등장하려는 움직임이 바로 그 사례입니다. 결국 마이크로소프트가 오픈AI의 손을 잡은 이유도, 아마존이 오픈 소스 진영에 위치하며 AI 스타트업을 지원하는 이유도 디지털 트랜스포메이션으로서 온프레미스 서버에서 클라우드 전환을 통한 고객사 모집 과정에서 새로운 유인을 찾았기 때문이며, 이것이 한국에서는 CSP 가 아닌 MSP 영역에서 활발히 진행되고 있는 것으로 생각합니다.
스모어톡은 법인 설립이 이제 한 달이 갓 넘은 신생 스타트업입니다. 저(대표 아님)를 포함한 코파운더 3명이 함께하고, 이를 뒷받침해주는 개발자 1분, 디자이너 1분과 프로덕트를 만들어 가고 있습니다.
이 중 작년 2월 말부터 팀을 1년 넘게 이어오고 있는 @Hyeonji Hwang 대표님과 저는 본래 NLP 분야를 연구하는 학생이었습니다. 멘탈케어라는 비전을 이유로 창업을 하게 되었고, 대화형 감정 일기라는 주제로 작년 정주영창업경진대회 사업실행팀에 선발되는 기회를 얻기도 했습니다.
다만 ChatGPT 가 출시된 직후(한국 시간 기준 작년 12월 1일) 저희 팀은 긴급 회의를 소집해 아이템을 위해 개발 중이던 이미지 생성 모델의 사용성 부족 문제에 더욱 집중하자라는 결론을 내리고 스모어데이라는 MVP 테스팅을 마치고 현재 해당 프로덕트를 발전시켜 개발 중입니다.
또한 저희는 내부 참고용 또는 외부 제시용 등의 사용 목적과 관계 없이 수요가 있는 기업 만을 위한 모델을 손쉽게 사용할 수 있도록 만들고 있습니다. (내부적으로 기획한 내용은 여러가지이지만 천천히 살펴보고 있습니다)
생각해보는 주제 중 하나로 위 예시는 미국 유명 암호화폐 및 블록체인 미디어 코인텔레그래프의 기사에 첨부된 섬네일 이미지입니다. 해당 기업만의 고유한 일러스트레이션이 모든 기사에 첨부됨으로써 이미지만 봐도 코인텔레그래프 라는 것을 알 수 있습니다. 즉, 이미지를 통한 브랜딩에 성공한 사례입니다.
@권도언 님의 아티클 주제를 가지고 이미지를 만들어 본 케이스인데요. AI 아바타가 유행한 것처럼 기업 또한 자신들만의 아바타 모델을 가지고 싶어할 것이라 생각하고, 그것이 곧 브랜딩 이라고 저는 생각합니다. (관심 있다면 커피챗이나 tonylee@smoretalk.io 로 연락주세요. 무료입니다 :) )
다만 기업만의 이미지 생성 모델을 만들고 사용하는 것에는 기술적인 문제가 여럿 있습니다.
데이터 확보 - 기업만의 고유 이미지 자산이 부족하다면, 학습이 되기 쉽지 않다
라벨링 - 이미지에 대해 인간이 해석한 방식과 AI가 해석한 방식이 다르다면 이미지에 노이즈가 남아 있으며 일일이 라벨링 하기에도 공수가 많이 든다
모델 구축 후 사용 - 모델만 구축해서는 실 사용자가 이용하는데 불편함이 크다
텍스트 이해도 - 통상적인 언어와 다른 의미로 단어가 내부적으로 사용된다면 입력 후 생성 시 의도와 다른 이미지가 생성된다
텍스트 길이 제한 - GPT 와 같은 LLM 과 달리 입력을 받아들일 수 있는 길이가 매우 제한된다
해당 문제를 해결하기 위해선 결국 단순히 모델을 만드는 것 뿐만 아니라 다양한 기술이 필요하다고 스모어톡은 생각했습니다. 아래 그림은 이미지 생성 모델의 대표적인 예시인 Stable Diffusion 의 구조입니다. (Latent Diffusion 모델 계열)
Stable Diffusion 은 크게 입력을 받아들이는 Encoder 와 노이즈 벡터에서 조건 값을 통해 노이즈를 제거하는 U-Net, 의미 공간에서 픽셀 공간으로 변환해주는 VAE 로 구성되어 있습니다.
현재 생성 또는 편집 과정에서의 개선은 구글에서 발표한 이미지를 쉽게 편집하여 생성할 수 있다는 논문에서처럼 U-Net 안에 두 어텐션 레이어(Self, Cross) 를 조정하는 경우가 많습니다. 하지만 스모어톡은 U-Net 과 함께 Encoder 를 함께 건드려 위에서 언급한 문제를 해결하고자 하는 팀입니다. 왜냐하면 스모어톡은 본래 NLP 에 관심이 많았던 팀이었기 때문입니다.
작년 12월에 릴리즈한 MVP인 스모어데이 또한 사용자 입장에서 불편함이 없어야 한다라는 신념 하에 무료로 공개한 상황이고, 현재는 아쉽게도 새로운 프로덕트 준비를 이유로 스모어데이의 개선 시도는 없을 예정이나 AI 를 사용하고 싶지만 어려워 사용하기 힘든 분들을 위해 다양한 교육자 분들에게 비용 부담 없이 다양한 생성 모델을 체험할 수 있도록 제공하고 있는 상황입니다. 이는 누구나 AI를 쉽게 사용할 수 있도록 만든다는 스모어톡의 비전과 맞닿아 있기에 가능한 일이었습니다.
또 하나의 거대한 흐름으로 불리는 생성 AI의 세계는 누구도 쉽게 예측할 수 없는 형태로 변화하고 있습니다. 유니콘으로 불린 기업이 몇 달 만에 무너지는 모습을 보여주기도, 이제 막 탄생한 기업이 막대한 자금을 투자 받기도 하는 상황입니다. 위 상황에서 현재는 GPU 또는 Database 기업이 주로 인정받고 있지만, 결국 현장에서 사용되지 못하면 이 흐름은 짧게 지나가고 말 것입니다. 스모어톡은 위 흐름이 단 시간에 멈추지 않도록 계속해서 추진력을 넣어주는 기업이 되고자 합니다.
앞에서 구구절절 떠들었지만 사실 저도 잘 모르겠습니다. 여러분들과 생성 AI 에 대해 많이 의견을 나누고 싶습니다.
무료 기업 전용 모델을 원하시거나 이미지 생성 모델과 관련해 대화하고 싶은 분들께서 언제든 연락주세요 :)
스모어데이 Smoreday
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이정민
(Closed meeting 에서만 말씀드렸던 내용) 생성 AI 로 인한 변화의 물결은 거셉니다. 다만, 생성 AI 에서 기술력을 행사할 수 있는 팀이 아니라면 살아남을 수 없을 겁니다.
안녕하세요,
스모어톡의 글쟁이 이정민입니다.
4월에 스모어톡은 다음 사항을 이뤘습니다.
팀 구축(Co-founder 3인 외 능력 있는 1인), 법인 설립(거의 완료)
매출 발생(연 매출 기대 수준의 40% 달성), 고객사 유치 진행
예비창업자 위한 정부지원사업 3종 선정 및 추가 지원 사업 (신용보증기금 Nest 등) 선정
'S' 사 외 'K' 사 프로그램 선발 (배치 프로그램)
함께 하고 싶던 사람들, 함께 하고 싶던 고객사, 함께 하고 싶던 투자사 및 지원 기관과 어느 정도 결실을 이룬 한 달로 정리해봅니다.
아래 말씀드릴 내용은 크게 23년도 1분기 창업 생태계의 변화, 생성 AI 시대에서 살아남기 위한 전략, 개인적인 소회 등입니다.
어제(4/28)는 주변 창업가로부터 정부지원사업 합격 소식을 많이 들었을 날로 생각이 됩니다. 최종 사업 협약 규모가 안내 되는 날이었기 때문입니다.
이번 정부지원사업에서는 크게 두 가지 포인트가 달라졌습니다.
하나는 선정되지 않은 팀 기준에서 전반적인 합격 기준이 상향 평준화 되었다이고, 다른 하나는 선정된 팀 기준에서 예전보다 사업 협약금이 낮아졌다 입니다. 유동성이 심화되고 있는 시기에 당연한 변화라고 생각이 됩니다.
중소벤처기업부가 발표한 벤처투자 및 펀드결성 동향에 따르면,
23' 1분기 투자금액은 8,815억원으로 20' 1분기 대비 14% 정도 늘었지만, 광의유동성(L)을 기준으로 약 25% 상승한 전체 유동성 대비 벤처기업으로 유입된 금액은 줄어든 것을 확인할 수 있습니다. (8,815억원에 대한 세부적인 내용을 확인하면 또 느낌이 새롭습니다...)
업종별로 보면 20' 1분기 대비 투자액이 증가된 분야는 영상/공연/음반, 전기/기계/장비, ICT제조, 화학/소재 등 흔히 소부장으로 일컬어지는 분야와 콘텐츠 분야에 집중된 것을 확인할 수 있습니다. 실제 위 기조는 비상장기업 외에 상장 기업에서도 자금 유입의 흐름이 두드러지게 나타났습니다.
정리해보면, 코로나 시기 대폭 확대 되었다가 줄어든 규모를 판단했을 때 회수 시장에서 감당할 수 있는 밸류에이션으로 투자를 받을 수 있는 기업 또한 많지 않을 것으로 판단됩니다. 즉, 위 기업이 살아남기 위해서는 결국 정부지원에 기댈 수 밖에 없습니다. 다만 정부지원사업 또한 지원 규모는 작년과 동일한데 사업 수는 증가한 것, 정부 기조와 더불어 거시 경제 지원이라는 정부 역할에 비추어 보았을 때, 전반적으로 한 팀이 수혜를 보는 금액은 절대적 가치로도 낮아질 것으로 확인됩니다.
스모어톡의 경우, 해당 사항을 미리 인지하고 팀원 간의 동의를 구한 후 1년 간 예비창업자로서 내부적으로 사업 실행력을 테스트하고, 그 결과를 바탕으로 해당 과제에 선정될 수 있었습니다. 앞으로 창업에 대해 관심이 있는 분들은 거시 경제 상황을 잘 판단해 움직이시길 바라겠습니다.
비즈니스 영역에서 생성 AI 의 특징은,
1. AI 를 잘 모르더라도 자연어 기반으로 프로덕트를 구성하는 것이 가능한 것처럼 보여졌다는 것입니다. (실제로 어느 정도는 가능합니다.)
2. 또한 기존 모델 대비 성능이 확연히 올라 기존 모델로 승부를 보던 스타트업 또는 기업들의 입장에서 낙동강 오리알 신세가 되고 새로운 기업에게 기회가 오는 것처럼 보여졌습니다.
해당 사실은 생성 AI 의 시장 관점에서 중요한 2가지 시점(하나는 ChatGPT 의 릴리즈, 다른 하나는 Microsoft 가 Open AI 에게 3번째로 투자를 확약한 시점) 이전 Business layer 에 있는 스타트업에게 거대한 기회가 열린 것으로 보여질 수 있었습니다. 그런데 기업들은 사실 바보가 아닙니다. 누구보다 흐름을 빨리 이해하기 때문에 시장성이 보일 때 기존 리소스를 바탕으로 아주 신속하게 움직입니다. Model layer 에 있는 회사 또한 Business layer 로 진출할 수 있다는 자신감을 ChatGPT 사례에서 얻었고, 도메인 전반적으로 침투하기 시작했습니다. Layer 에 대한 구분이 사라지기 시작한 것입니다.
그렇다면, 한국 스타트업은 어떻게 해야 할까요.
상식적으로 거대 기업과 스타트업의 프로덕트, 어떤 것이 첫 인상에 좀 더 좋아 보이는 지,
또는 요즘 분위기로 비추어 보았을 때 외국 스타트업과 한국 스타트업의 프로덕트, 어떤 것이 첫 인상에 좀 더 좋아 보이는 지
생각해보셨나요?
결국 앞에서 언급된
현재 생성 모델의 특징인 누구나 무엇 인가를 해볼 수 있다
리소스를 많이 태우는 큰 기업과 모델을 설계하는 기업이 들어온다
라는 사실에 비추어 차별성을 드러내기 위해서 해야 할 행동은 무엇일까요?
결국에는 실행력으로 귀결되지만, 그 외에 잠재적 경쟁사에 대응해 시장 진입 장벽을 높일 수 있는, 대항력(a.k.a 경쟁 우위)을 갖출 수 있는 무엇 인가를 갖추는 것은 분명해 보입니다.
사실 AI 기술이 발전하더라도 결국은 기술 내에 남아 있을 문제들이 있을 것입니다. 스모어톡은 현재 그 부분을 파악해 움직이고 있습니다. 그것이 문제인지 확언할 수는 없지만, 적어도 팀에서는 문제라고 파악해 문제를 풀고 있습니다.
3월에 독감과 코로나를 연속해서 걸리는 불운 속에서 몸을 갈아서 준비한 결과가 4월에 결실을 맺은 것이 아닐까 생각하고 있습니다. 물론 기침을 계속 해서 걱정이긴 하지만요. (코로나 조심하세요...)
기술은 계속해서 발전할 것이고, 더 많은 팀들이 시장에 진입할 것이라 판단하고 있습니다. 다만 팀은 이제 엄연히 냉철한 시장에서 활동하는 플레이어 이고, 비전과 역량을 믿어준 사람들(팀원, 기관 및 투자사 모두 감사드립니다)을 위해서라도 철저한 전략과 확실한 실행력으로 결과를 만들어내고자 합니다.
다만 그 과정에서 일에 대한 재미를 잃고 싶지는 않습니다. AI 를 개발하는 과정은 페이퍼와 코드, 그리고 펜으로 구조를 그린 노트만을 보며 사는 진부한 과정의 연속입니다. 그런데 재밌다고 생각해서 시작했고, 개발 속도가 빨라지면서 더 재밌는 것 같습니다. 이를 꾸준히 유지하는 것이 저 스스로의 KPI 가 아닐까 생각합니다.
5월은 팀적으로도 개인적으로도 또 한 번 멋지게 비상하는 시간이 되길 희망합니다. 또한 디스콰이엇에 계신 모든 분들에게도 멋진 경험으로 가득한 시기가 되기를 바랍니다.
p.s. 협업 건이 아니더라도 이미지 생성 모델 도입을 고민하시는 분이라면 언제든 연락 주세요 :)
스모어데이 Smoreday
순간의 기억을 아름다운 장면으로 그려주는 웹 어플리케이션
이정민
학교, 회사 소속이 아닌 오로지 '스모어톡' 팀의 일원으로서 생활한 지 4개월이 흘렀습니다.
안녕하세요,
스모어톡의 글쟁이 이정민입니다. (이제는 글쟁이라고 부르기 무안하네요.)
3월은 아시다시피 정부지원사업의 시즌입니다.
창업에 관심이 있다면 누구나 들어봤을 지원 사업들의 지원 공고가 쏟아지기 시작합니다. 이제 AI 는 리소스의 싸움이 되어가고 있기 때문에, 그리고 현재 대외 경기 상황이 불안정하기 때문에 리소스의 확보는 아주 필수적입니다. 덕분에 업무가 많이 늘었네요.
또한 올해 3월은 생성 AI 의 물결 속에 정말 다이나믹 하게 흘러갔습니다.
스타트업의 영역은 어디인가를 고민하게 만드는 빅테크들의 움직임을 보면서 많은 생각을 하게 됐습니다. (물론 해당 상황을 예상한 상황에서 기반 기술을 개발하고 있기 때문에, 크게 걱정하고 있지는 않습니다.)
3월에 느낀 점은 업의 본질에 집중할 때, 기회는 주어진다는 것이었습니다.
지난 번 말씀드린 것처럼, 투자 유치를 통한 팀 구축에 대해 신경을 쓰던 기간이 있었습니다. 이 정도로 전략을 세우면 충분하다고, 이 정도로 팀의 계획을 설정하면 충분하다고 생각했습니다. 크나큰 오판 이었죠.
갈 수록 경쟁은 치열해지는 상황에서, '이 정도로' 라는 단어는 충분하지 않았습니다. 전략은 훨씬 정교해야 했고, 실행력은 훨씬 담대해야 했습니다. 그런 상황 속에서 코로나에 걸렸습니다. 독감 나은 지 불과 며칠 만에 코로나 확진으로 고생을 했습니다.
그런데 죽을 만큼 아픈 건 아픈 거고, 팀이 필요로 하는 일은 분명히 있었고, 누구나 열심히 하는 팀을 위해서라면 아픈 것이 일을 멈추게 만들지는 않더라고요. 학생 때는 수업 빠지려고 아픈 적도 있었던 것 같은데, 성숙해졌다는 생각을 다시금 하게 되었습니다. (물론 후유증은 남았습니다;)
그리고 격리를 위해 집에 박혀 있다 보니 디지털 세상에 더욱 몰두했습니다. 데이터 분석을 오랜만에 해보았고, AI 모델 설계에 대한 기획과 플랜, 실행도 생각해볼 수 있는 시간이었습니다. 무엇보다 새로운 시장에서 어떻게 움직여야 할 지 정리를 해보는 시간이었습니다. 언젠가부터 한 번씩 성인 ADHD 의 증상을 나타냄을 스스로 자각하고 있었는데, 흩뿌려진 저의 정보들을, 팀의 자료들을 정리해 보는 시간은 성장을 위한 좋은 준비 과정이 되었다고 생각합니다.
새벽 햇살이 떠오름을 보는 것이 익숙해진 요즘, 지금도 저와 @Hyeonji Hwang 님은 정말 필요한 기술을 독자적으로 개발함과 동시에 어떤 고객들에게 무슨 가치를 주어야 할 지 만나는데 힘쓰고 있습니다.
더불어, 누구나 생성 AI 를 외치는 세상에서 팀의 가치를 알릴 수 있도록 외부 활동 진행 또한 게을리 하지 않았던 것 같습니다.
3월 한 달간 인공지능팩토리, 빅크, 하나증권 등 많은 곳에서 요청한 세미나를 진행했고, 관심이 많은 분들께 정보를 제공하는 것에 주저하지 않았습니다. 개인적으로 투자와 상관 없이 미팅을 요청하신 투자자 분들과도 좋은 인사이트를 들을 수 있는 시간을 가질 수 있었습니다. 이 외에도 @Hyeonji Hwang 님은 마이크로소프트 디지털 네이티브 서밋에서 스모어톡을 대표적인 예시 기업으로서 알리고 돌아왔습니다.
무엇보다 상반기 오렌지플래닛 투자 트랙에 선발됨으로써 (총 4팀) 오렌지플래닛이라는 든든한 우군이 생겼고, 기회를 주신 만큼 외부적 환경, 내부적 동요에 흔들림 없이 꾸준히 걸어가보려고 합니다. 그것이 제가 창업에 도전하게 된 큰 이유 중 하나 였기 때문이니까요.
(그림을 만든 프롬프트도 사무엘 존슨의 "하루에 3시간을 걸으면 7년 후에 지구를 한 바퀴 돌 수 있다" 입니다)
사실 잘 걸어가는 지는 모르겠습니다. 그런데 꾸준함이 만들어 내는 결과는 다르다는 것을 이제는 잘 알고 있습니다. 현명하게 게으르기 보다는 무식하게 꾸준한 것이 더 낫다고 생각하기에 지금 하는 일을 즐겁게 할 수 있는 것 같습니다.
마지막으로, 인공지능, 특히 기술적으로는 멀티 모달 모델과 관련해서 궁금하시거나, 해당 비즈니스 도메인의 움직임을 같이 예상해보고 싶으시다면 언제든 연락 주세요. 불안정한 상황 속에서 열심히 도전하고 계신 모든 분들과 함께하고 싶고, 응원합니다.
저 스스로도 열심히 응원... 으쌰 으쌰 💪
스모어데이 Smoreday
순간의 기억을 아름다운 장면으로 그려주는 웹 어플리케이션
이정민
지난 2월은 생각보다 많은 일이 있었던 한 달이었네요.
안녕하세요,
스모어톡의 글쟁이 이정민입니다.
작년 12월 초 NLP 관련 졸업 논문을 잘 마무리하고, 피봇을 해서 12월 말 탄생한 디지털 이미지 어시스턴트 스모어데이 (덤으로 23년 새해 첫 트렌딩 프로덕트까지) 로 삼일절인 오늘까지 많은 것을 경험해보게 된 것 같습니다.
잠도 잘 못자고 허슬해서 달려온 몇 달 간 일어난 일은 크게 투심, 고객 인터뷰, 기술 개발 3가지가 있었던 것 같아요.
사실상 글을 못 작성한 큰 이유 중에 하나가 투자 관련 일이었는데요.
현재도 진행 중인 투자 라운드를 1월 중순 오픈한 지 1개월 만에 무려 유명 초기 투자사 2군데에서 최종 PT 를 진행했습니다. (결과론적으로 계속 해야 하는 상황)
작년 그렇게 열심히 시도하던 직전 아이템이었으면 투자 유치 속도를 올리지도 않았을 혹은 못했을 상황이었지만, 이전 경험을 통해 빠르게 50페이지 이상의 회사 소개서 (IR Deck) 을 준비했고 PT도 무사히 진행했습니다. 다만 한 달 만에 무언가를 해보는 것은 더 준비가 필요함을 아는 시간이 되기도 했습니다.
지금도 @Hyeonji Hwang 님께서 기술 개발과 함께 열심히 미팅을 진행중이신데, 사실 한 번씩 불안할 때도 있었습니다. 인정받지 못하면 어떻게 하지? 그런데 투심 올라가기 전에 맘 속으로 생각하던 문장이 현지님으로부터도 나오더라고요.
"설령 빠르게 투자 못 받으면 정부지원사업이든 뭐든 해서 계속 진행하자"
정확히 1년 전 팀이 만들어 질 때부터 함께 해왔지만, 대표가 될 사람의 리더십은 다르다고 생각했는데 저 말에서 강한 신뢰감을 가지고 힘든 순간에도 잠을 이겨낼 힘을 얻었습니다. 저만 그 생각을 하던 것이 아니라는 생각이 들었어서요. 여전히 투자까지 기술적 장벽, 정확한 타겟 고객, 팀원 구성 등 필요한 요건을 잘 알고 있고, 그 부분을 잘 메워가고 있는 과정으로 지금도 일을 하고 있는 것 같습니다. (조금씩 길은 보이는 것 같습니다.)
스모어톡 팀은 이미지 생성 AI 에서 가장 필요한 부분이 무엇인지 빠르게 가설을 세우고 움직인 팀 중 하나라고 생각합니다. 생성 AI가 유명세를 타기 전부터 사용을 많이 해온 덕분인데요.
그런데 기술적인 문제는 아는데, 그걸 시장에서 어떤 유형의 고객이 사용할 지는 감이 잘 안왔습니다. 그것이 스모어데이 를 빠르게 테스팅 한 이유 중에 하나였는데요.
그러다가 Use case 를 확인하게 되었고, 열성 유저 분들에게 인터뷰를 요청해 감사히 응해주셔서 조금씩 갈피를 잡아가고 또한 타 영역으로도 집중해야 할 부분을 살펴보고 있습니다. 그리고 또 재밌는 일을 유명 업체와 함께 준비중입니다. 혹여 디지털 이미지를 빠르게 사용하고 싶다면 언제든 홈페이지 링크 접속해 확인해주세요. (무료니까요.)
이 외에도 좋은 기회를 얻어 대통령 외 다양한 분들과 만남을 가졌고 빅테크 'M' 사, 콘텐츠 스타트업 'B' 사와 관련 강연 및 경험을 공유할 자리를 마련 중입니다. 더 좋은 자리가 될 수 있도록 내용도 충실히, 팀도 밸류업하도록 허슬해보겠습니다.
투자 자료를 위한 자료 정리, 디지털 이미지 어시스턴트를 위한 MVP 인 스모어데이 개선 외에도 실제 문제점이 있다고 판단한 내용의 기술 개발을 위해 자체적으로 데이터셋 및 모델 설계를 진행 중이고, 관련 AI 대회 출전을 준비중입니다.
창업을 안 하면 AI 대학원 갈 생각이었는데 덕분에 재밌게 공부하는 느낌으로 근래 시간을 보내는 것 같습니다. 순위에 오르는 그 날까지 Latency 와 Accuracy 개선에 박차를 가해보겠습니다. 무슨 모델을 개발하는 지는 때가 되면 꼭 알려드릴게요!
정말 여전히 할 일이 산더미 같네요.
하고 싶은 건 많은데 시간을 효율적으로 사용하고, 또 의미 있게 사용할 수 있는 방법을 언제나 갈망할 따름입니다.
일전에 작성한 것처럼 올 해는 창업에 본격적으로 뛰어든 한 해가 될 텐데, 후회 없는 시간이 되길 바라고 있습니다. 벌써 2개월이 훌쩍 지났는데 다음 2개월은 한 번 더 도약할 수 있도록 달려보겠습니다.
*p.s. 인공지능, 노코드 툴 관련 궁금한 내용, 비록 아직 결론이 안 지어졌지만 투자 프로세스와 준비 과정에 대해 궁금한 내용, 이 외 기타 궁금한 내용 있으면 언제든 연락주세요 :)
스모어데이 Smoreday
순간의 기억을 아름다운 장면으로 그려주는 웹 어플리케이션
이정민
(Day.lee) Beta ver 1.1 update 🔨
👉 스모어데이 beta 1.1 ver update : 그림 퍼포먼스, 화질 개선 ✌
안녕하세요,
스모어톡의 글쟁이 이정민입니다.
앞서 스모어데이를 컨텐츠 제작에 사용해주신 @권도언 @Edward Choi @Derek chang 님과 그 외 개인적으로 연락 주신 모든 분들께 감사드립니다. 💜
업데이트에 대한 내용 이전에 스모어데이 에 대해 간단한 QnA 🤔
❓ 그림 만들어서 사용해도 괜찮은가요?
✅ 네, 사용 가능합니다.
Open AI 의 Content Policy 및 Terms 에 기반하여 Commercial use 가 가능합니다. 🙌 스모어톡과 관련 이미지를 공동 소유에 기반하여 제공하고 있으며, 향후 제작자의 소유권을 보장해 이미지를 공유할 수 있도록 할 계획입니다. 링크
❓ 더 사용해 보고 싶은데 돈 내고서라도 사용할 수는 없나요?
✅ 연락 주시거나 주변에 공유한 내용을 홈페이지 통해 알려주시면 크레딧 더 제공하겠습니다.
현재 스모어톡은 법인 상태가 아닌 팀으로 수익 활동에 대해 제약이 존재하는 상황입니다. 따라서 유료 서비스에 대해서는 법인 설립 이전 일체 계획이 없습니다. 다만 팀 내 리소스에 대해 부담이 있어 많은 크레딧은 제공해 드릴 수가 없는 점 양해 부탁드립니다.
❓ 달리보다는 스테이블 디퓨전, 미드저니의 이미지가 잘 나오지 않나요?
✅ 일부 동의합니다. 내부적으로는 저희 코어 기술과 더불어 오픈 소스 기반 자체 모델도 준비중입니다.
다만 현재 상황에서 달리를 사용한 이유는 명확합니다. 바로 사용자 분들에게 쉽게 서비스를 사용해볼 수 있도록 하기 위함과 라이센스 통한 사용 제한 회피 입니다.
그래서 노력한 결과 달리 기반 서비스 중 가장 쉽게 좋은 이미지를 만들어낼 수 있는 프로덕트라고 자부합니다. 🔥
Beta ver 1.1 update 들여다보기 🔎
어제 오늘 거치면서 스모어데이 에 작은 업데이트를 진행해보았습니다.
내용을 말씀드리면,
그림 퍼포먼스 개선 🤖 - AI 가 말을 좀 잘 듣도록 건드려 보았습니다.
그림 화질 향상 🎨 - 이미지 생성까지 시간을 일부 단축함에 따라 기존 512 x 512 에서 1024 x 1024 로 화질을 높였습니다.
이미지 공유 딜레이 🚨 - 올바른 이메일을 사용하지 않는 경우, 유해 표현이 들어간 이미지가 생성된 경우, 최초 제작자보다 먼저 이미지를 사용하는 경우를 예방하고자 갤러리 업로드 내 일부 기능을 수정했습니다.
사람이 여럿 등장할 때 얼굴이 잘 묘사되지 않는 경우는 근본적인 한계점으로 개선하기 어려우나 (그래도 해보고 있습니다), 그림체나 사용성 면에서 의견이 있다면 언제든 편하게 알려주세요! 😀
스모어톡 팀은 언제든지 스모어데이 관련 피드백을 제공해주시면 모든 의사표현에 대해선 팀 내 리스트에 올리고 최대한 반영할 수 있도록 할 예정입니다.
더 좋은 서비스를 사용자 분들께 제공해드릴 수 있도록 노력하겠습니다.
감사합니다. 오늘도 화이팅입니다! 💪
스모어데이 Smoreday
순간의 기억을 아름다운 장면으로 그려주는 웹 어플리케이션
이정민
(Day.lee) 스타트업 투자 유치 전략 정리 (2) 💸
프로덕트 개선하다가 글을 읽으니 꿀맛 같은 시간이 되네요 🍯
안녕하세요,
스모어톡의 글쟁이 이정민입니다.
오늘의 스모어데이 💡
열심히 사용하고 계시는 지인 분이 홍보를 한 영향인지(짐작하건대) 미국에서 사용자가 올라간 모습을 보여주었습니다.
가장 중요한 것은 결국 프로덕트인 스모어데이 개선, 빠른 시일 내에 좋은 이미지를 만들어 볼 수 있도록 노력해보겠습니다. UI 개선도 조금 더 깔끔하게 해보고 싶기도 하고, 프로덕트로 컨택도 해보고 싶고 그러네요 🎵
오늘의 주제: [책 내용 정리] 2. IR 자료 작성법 ✍
✅ 원문 : VC가 알려주는 스타트업 투자유치 전략 (매쉬업엔젤스 이택경 외 2개 기관 공저)
IR 자료는 투자자를 주 대상으로 하여 작성한 사업 계획서 라고 할 수 있습니다. 당연하게도 투자자의 입장에서 솔깃한 내용을 스토리텔링을 갖추어 작성을 해야 되겠습니다.
IR 자료에 들어가야 하는 핵심적인 내용을 두고는 여러 입장이 있겠지만 위 책에서도 그렇고 보통 많이 언급되는 예시가 바로 Sequoia capital 의 Writing a business plan (링크) 입니다. 내용을 간단히 정리해보겠습니다.
IR 자료에 담으면 좋을 10가지 내용
엘리베이터 스피치 형식
기업이나 제품/서비스를 하나의 문장으로 표현
고객의 Pain point (고객과 그 역학 관계를 어떻게 정의하는 지가 실력)
개인 경험 상 문제 정의에서 사실 투자자 분들의 관심을 끌 수 있는 지가 결정됨
그래서 What?
핵심 가치, nice-to-have 가 아닌 must-have 인지를 보여줄 수 있는가
Use Case 가 있으면 아주 좋음, 혹은 Prototype 이라도
보통 한국의 IR 자료에는 시장 설명에 내용이 반영되는 경향
성공할 수 있는 이유를 근거 기반으로 설명
Market size 가 아닌 Potential
보통 시장 조사 자료 근거로 작성하는 경우 다수(저도 그런 경우)
실제 예상되는 고객 수를 책정해서 시장 규모 산정하는 것이 훨씬 바람직함
TAM/SAM/SOM
초기 투자자가 중요하게 보는 두 개 지표 중 하나 ✅
직/간접적인 경쟁사 분석
포지셔닝 맵으로 보통 표시하지만 요소 별 표 형태로 분석하는 것도 좋아보임
해결책의 명확한 차별점, 기술, 팀의 전문성, 이미 확보된 고객 수 등의 경쟁 우위(Unfair Advantage) 어필 중요
매출/비용 구조
가격 정책 (광고, 부분 유료화, 구독 등)
지표 관련 거래액/매출 구분, 누적 여부, 단위 확실하게 명시 (잘못하면 속이는 느낌을 줄 수 있음)
앱 다운로드 수/가입자 수, UV, MAU/WAU/DAU, MoM, 재방문율(Retention)
공동 창업자들과 핵심 멤버
구성, 전공 및 경력
초기 투자자가 중요하게 보는 두 개 지표 중 하나 ✅
3년 이내 매출 계획과 예상되는 비용
필요한 투자 금액 및 사용 목적
자금 소진 속도 (Burn rate)
회사의 목표
창업자의 꿈
+ Appendix
이후 내용 중 개인적으로 가장 중요하게 생각한 부분은 중요한 내용 위주로 장황하기 보다는 간결하게 (대신 설명이 잘 되게) 작성하는 것입니다.
흔히 고수는 어려운 내용을 쉽게 표현한다고 합니다. 마찬가지로 저를 포함한 창업가 분들도 창업한 분야의 전문가라고 생각한다면 위 부분을 충족시켜야 한다고 생각합니다.
오늘 밤에도 잠시 글을 정리하면서 프로덕트 기획을 다시 한 번 잘해 보아야겠다는 생각이 들고, 회사를 운영하는 관점에서 어떻게 하면 더 빠르게 시장에서 선택 받고 빠르게 성장을 해서 고객과 투자자와 함께 과실을 나누어 가질 수 있을 지에 대해 고민해보려고 합니다.
내일 부터 또 다른 한 주가 시작됩니다.
모두에게 의미 있는 한 주가 되기를 저와 스모어톡이 응원하겠습니다 🙌
스모어데이 Smoreday
순간의 기억을 아름다운 장면으로 그려주는 웹 어플리케이션
이정민
(Day.lee) 스타트업 투자 유치 전략 정리 (1) 💸
창업을 한 자에게 하루는 시간이 부족하다.
안녕하세요,
스모어톡의 글쟁이 이정민입니다.
오늘의 스모어데이 💡
주말의 스모어데이 는 천천히 사용량이 올라가는 모습을 보입니다.
이제 이번 주가 가면 또 그림 퍼포먼스 를 높이는 새로운 업데이트를 시도해보려고 합니다. 기대해주세요 ✌
또한 이미지 생성 AI 기반 프로덕트 자체의 목적성을 어떻게 줄 수 있을 지를 고민해보려고 합니다. 그리고 미팅한 투자사 내 대표님, 파트너님, 심사역님께서는 알고 계시겠지만, 실제 하려는 비즈니스에 대한 준비 및 코어 기술 고도화는 계속 ing 입니다. 따라서 스모어데이 는... 그냥 재밌게 사용해주세요. 주위에 알려주시면 더 좋고요. 돈은 저희가 쓸게요 😄
오늘의 주제: [책 내용 정리] 1. 투자자의 유형 💸
우선 존경하는 인물 중 한 분이신 매쉬업엔젤스 이택경 대표님과 한국벤처투자, 스타트업얼라이언스에서 작성한 스타트업 투자유치 전략 📚 이라는 책 내용을 정리하면서, 다시 한 번 관련 지식을 리마인드 해보려고 합니다.
✅ 원문 : VC가 알려주는 스타트업 투자유치 전략 (매쉬업엔젤스 이택경 외 2개 기관 공저)
주요 투자자 유형
개인 엔젤
중기부 관할
개인 자격
전문개인투자자
중기부 관할
'벤처투자 촉진에 관한 법률'에 따른 적정 요건을 충족시키는 개인
개인투자조합 결성 가능
투자형(증권형)크라우드 펀딩
금융위 관할
불특정 다수 투자 유치
'자본시장과 금융투자업에 관한 법률'에 기초
엔젤 클럽
중기부 관할
'벤처투자 촉진에 관한 법률'에 따른 적정 요건을 충족시켜 결성한 개인투자조합
창업기획자(엑셀러레이터)
중기부 관할
'벤처투자 촉진에 관한 법률'에 따른 최소 자본금 1억 원 이상으로 적정 요건을 충족시키는 법인
개인/벤처투자조합 결성 가능
보통 메이커 분들께서 처음에 많이 만날 곳✅
산학연협력기술지주회사(이하 기술지주회사)
교육부 관할
'산업교육진흥 및 산학협력촉진에 관한 법률'에 기반
산학협력단/대학/연구기관 이 보유한 지재권의 사업화 목적으로 기업 투자
창업-벤처 전문 경영참여형 사모집합투자기구 운용사 (이하 창업-벤처 PEF 운용사)
금융위 관할 - PEF 는 모두 금융위, 사모 방식
'자본시장과 금융투자업에 관한 법률'에 따라 스타트업에 대한 소규모 지분 투자 가능한 PEF
조합 형태가 아닌 사모 방식의 합자회사 형태
중소기업창업투자회사(이하 창투사, 요즘 창투사 요건 미달 때문에 이슈가 있는 상황)
중기부 관할
'벤처투자 촉진에 관한 법률'에 따른 최소 자본금 20억 원 이상으로 적정 요건을 충족시키는 법인
벤처투자조합 결성 가능
보통 초기 보다는 다음 라운드에서 투자를 하는 하우스가 여기에 속함
정당한 사유 없이 1년 이상 투자 하지 않을 경우 불이익 받을 수 있음. 시정명령 - 경고 - 업무정지, 최후에는 창투사 등록 취소. (설립된 지 3년 이하 VC 만 시정명령 대상)
유한(책임)회사 (이하 LLC)
중기부 관할
'벤처투자 촉진에 관한 법률'에 따라 별도의 자본금 제약은 없으며 적정 요건을 충족시키는 법인
벤처투자조합 결성 가능
해외펀드 운용사
해외에서 결성되는 펀드 운용하는 법인
해당 국가 법규에 근거해 운용사와 펀드의 설립 및 결성이 진행되기도 함
신기술사업금융 전문회사 (이하 신기사)
금융위 관할
'여신전문금융업법'에 따른 최소 자본금 100억 원 이상으로 적정 요건을 충족시키는 법인
창투사와 달리 융자업무 가능
CVC 가 보통 이 형태
스타트업 / Pre-IPO(공모 직전 라운드) 투자하는 경우 존재
벤처투자조합 과 신기술사업투자조합 모두 결성 가능
기타 금융기관
금융위 관할
자기자본, 사모/공모 방식 관련 법규에 따른 펀드, 신탁 등의 형태로 투자 진행
환금성 높은 상장사 주식이나 채권 등에 투자하는 경향성
최근 금산분리 완화 기조로 인해 금융사들의 비금융 사업 확장 위해 신사업 진출 위한 스타트업 투자에 영향 줄 가능성
경영참여형 사모집합투자기구 운용사 (이하 경영참여 PEF 운용사)
금융위 관할
'자본시장과 금융투자업에 관한 법률'에 따라 10% 이상의 지분 취득이나 이사 선임 등 경영지배 목적의 요건 갖춘 투자만 가능
주로 M&A 관여 (ex. 유니슨캐피탈이 최대 주주로 있는 메디트 를 MBK파트너스가 인수, 여기서 유니슨캐피탈, MBK파트너스가 경영참여 PEF, 일명 사모펀드)
사업 구조 조정 / 기업 지배구조 개선 통한 기업가치 높여 매각하는 바이아웃 투자 방식 활용
새롭게 보게 되는 내용이 많이 있는 것 같습니다. 시간 날 때마다 다 읽고 체화 해야 될 것 같습니다. 혹시 보고 싶은 분들은 링크 에 들어가서 확인해보세요.
이번 주도 즐거운 주말 되시길 기원합니다 🙌
스모어데이 Smoreday
순간의 기억을 아름다운 장면으로 그려주는 웹 어플리케이션
이정민
이미지 모델 중 DALL·E 를 소개해볼게요 🤖
안녕하세요,
스모어톡의 글쟁이 이정민입니다.
오늘의 스모어데이 💡
오늘은 스모어데이 의 사용량이 잔잔하게 올라갔네요.
이미지 프롬프트를 보면 조금 차분한 내용의 그림이 만들어진 것을 확인해보실 수 있습니다.
오늘의 주제: [이미지 생성 모델] 1. DALL·E 🤖
처음으로 소개해 드릴 이미지 생성 모델은 DALL·E 입니다.
DALL·E 는 Open AI 에서 공개한 자연어처리와 컴퓨터 비전을 결합한 모델로 살바도르 달리와 월-E 에서 이름을 연상했다고 알려져 있습니다.
이전에 언급해드린 것처럼 Open AI 는 가장 앞선 언어 모델 GPT 의 개발사이기 때문에, 위 기술을 이미지 생성에 도입한 경우로 DALL·E 또한 언어 인식에 강한 면모를 보이고 있습니다.
21년 1월에 출시된 버전 1은 다소 그림 퍼포먼스가 아쉬웠습니다.
그러나 22년 4월에 출시된 버전 2는 공식 홈페이지에 따르면 이미지와 텍스트 간의 관계를 학습하는 Diffusion 과정을 진행함으로써 전작 대비,
화질 4배 향상 (4x greater resolution)
사실적이고 정교한 그림 (more realistic and accurate images)
텍스트 기반 특정 위치 지정 편집 (edit images from natural language caption)
img2img 기능 추가 (take an image and create different variations of it)
등으로 확연히 개선된 성능을 보여주기 시작했습니다.
모델과 관련한 자세한 내용은 뉴스레터 Week.lee 에서 논문 (논문 1, 논문 2) 기반으로 설명을 드려보겠습니다.
현재 Open AI 컨텐츠 정책 상 폭력적, 성적, 정치적인 텍스트는 일부 제한을 걸고 있어, 향후 발생할 수 있는 딥페이크 등의 문제를 최대한 방지하고자 노력하고 있습니다.
관련 기업으로는
셔터스톡 이 학습에 필요한 이미지를 제공했으며, 향후 생성된 이미지에 대한 거래 등을 원활히 진행할 수 있도록 정식 파트너 관계를 맺은 상황입니다.
마이크로소프트 가 이미지 편집 애플리케이션인 '디자이너' 에서 DALL·E 2 의 보조를 받아 사용자 정의 이미지를 만들 수 있도록 했습니다. (이렇게 보면 이미 Open AI 와 MS 사이의 관계가 상당히 긴밀한 것을 볼 수 있네요.)
현재 개인 사용자도 Labs 에서 사용 가능하며, 자세한 사용법은 다음 을 참고해주시면 좋을 것 같습니다. (더 쉽게 사용하려면, 👉 스모어데이 😄)
문제점으로는 한국어 인식이 떨어진다는 것(SD 계열 보다는 나음)과 비용이 소모된다는 점이 있습니다.
특히 크레딧 💰 관련해 정리하면,
최초 사용자 등록 시 50 크레딧이 제공
생성/수정 시 1 크레딧이 소모
추가적으로 매월 한 달 짜리 사용 기한의 15 크레딧이 제공
부족하다면 115 크레딧 당 $15 을 결제
다음과 같습니다.
이상으로 간단히 DALL·E 에 대해 소개해드렸습니다.
오늘도 수고하셨습니다! 💪
스모어데이 Smoreday
순간의 기억을 아름다운 장면으로 그려주는 웹 어플리케이션
이정민
생각보다 빠르게 AI Model layer 기업들의 서비스 유료화가 진행될 것으로 예측되는 시기, 우리는 어떻게 대응해야 하나? 🤔
안녕하세요,
스모어톡의 글쟁이 이정민입니다.
오늘의 스모어데이 💡
오늘은 스모어데이 의 사용량이 폭발적으로 증가한 모습을 보였습니다. 🎵
그래서 3주가 딱 지난 현재 누적 신규 사용자가 800명을 돌파하면서 계속해서 사용자가 늘어나는 모습을 보여주고 있습니다. 🚀 사용자 여러분들에게 더 좋은 서비스를 보여주어야만 한다는 책임감이 듭니다. 열심히 하겠습니다!
오늘의 주제: [AI 소식] ChatGPT 유료화 시동 💰
생성 AI 기업 중 단연코 앞선 기업, YC 의 전 회장 샘 알트먼(천재)이 일론 머스크(핵 천재)와 함께 창업한 기업, ChatGPT 로 세상을 놀라게 한 기업 (사실 ML Engineer 에게는 이미 미친 것으로 알려진 기업). 이 기업은 바로 OpenAI 입니다. 🦄
OpenAI 🤖 는 ChatGPT 의 근간이 되는 초 거대 언어 모델 GPT 와 이미지 생성 모델 DALL-E 를 개발한 회사입니다.(강화 학습 연구 목적 Toolkit 인 Gym 의 개발사, 워후) 이전에 언급한 대로 이미 유니콘을 달성했으며, 최근 검색 시장에서 구글의 아성에 도전하기 위해 MS에서 $10B(약 12조원) 을 투자하려는 움직임이 보이고 있습니다. (실제로 MS 는 M&A 및 투자 영역에서 압도적인 퍼포먼스를 보이는 기업 중 하나입니다.)
그런데 AI 기업은 항상 큰 딜레마를 가지고 있었습니다. 바로 회사가 돈은 벌고 있는 거 맞는 지에 대한 의구심 입니다. AI 모델은 개발에서 부터 운영까지 정말 많은 비용이 소모되는 도메인입니다. 실제로 ChatGPT 도 채팅 당 몇 센트의 비용이 든다고 합니다. 다만 현재까지는 모델도 무료로 공개한 적이 있었고 서비스 사용도 무료로 오픈 했으나, 이러한 비실용적인 방식은 기업의 존립에 문제가 생길 수 있었고 (더군다나 현재와 같이 금리 상승기에는 더더욱)
그래서 11일 ChatGPT 내 디스코드 서버에 ChatGPT 의 유료 버전, ChatGPT Professional 의 Waitlist link 가 공개가 되었습니다. 📰
응답해야 하는 질문은 다음과 같습니다.
OpenAI 계정
국적 (혹은 법적으로 일할 수 있는 권한이 있으며 현재 살고 있는 나라)
사용 목적
가장 가치 있게 사용하고 있는 일
비싸서 지불 용의가 떨어지는 가격 (월 별)
저렴해서 서비스 품질이 떨어져 보이는 가격
합리적으로 보이는 가격
유료 접근 사용 가능할 때 안내 원하는 지 여부
ChatGPT 를 더 이상 사용하지 못할 때 얼마나 기분이 안 좋을 지 (1 부터 5)
정리하다 보니까 질문이 꽤나 많네요. 아무튼 OpenAI 에서도 더 높은 성능, 무제한 사용을 제공함으로써 AI 서비스에 대한 유료화를 추진하는 것으로 보입니다.
사실 OpenAI 의 이러한 움직임은 갑자기 일어난 것은 아닙니다. 그 동안 오픈 소스로 모델을 공개하거나 논문 등을 통해 기술적인 얘기가 공유가 되었다면, 어느 순간부터 OpenAI 는 이러한 움직임을 다소 줄이는 경향을 보이기 시작했습니다. 당장 ChatGPT 의 근간이 되는 GPT 3.5 ver 의 경우 모델 공개는 물론 직접적으로 내용이 언급된 Paper 또한 존재하지 않습니다. (현재 기준 참고 가능한 건 이 2개 논문, 논문 1-WebGPT, 논문 2-RL+NLP)
여기서 생각해 볼 지점은 Open AI, Stability.ai 등 Model 을 개발하는 회사에서 본인들의 서비스를 유료화 한다면, 이에 자본과 기술력이 미치지 못하는 스타트업은 어떻게 해야 할까요?
예를 들어, Jasper 가 Open AI 의 GPT 를 사용하지 못한다면? 🙄
이 부분이 AI 분야에서 스타트업을 실행하려는 메이커 분들이 고민해야 하는 지점이라고 생각합니다. 각기 다른 전략이 있을 것이고, 스모어톡 또한 위 고민을 이미 하고 있었습니다.
개인적인 의견 💬 으로 가장 중요한 2가지 원칙이 있습니다.
어차피 모델을 그대로 가져다 쓰는 것은 필패의 길. 일반적인 거대 모델에 대비해 특정 도메인에 대해 독창성이 있어야 한다. (독창성을 갖추는 방법은 여러 가지가 있을 겁니다.)
만약 모델을 오픈 소스로 공개하는 것이 아니라 API 형태로 제공한다면 파인 튜닝에 대해서도 문제가 발생할 수 있다. 결국은 제공 기업의 입장에서 느낄 수 있는 한계점을 찾아 협상력을 키워야 한다. (기술 수준이 큰 영향을 주지만 당연하게도 비즈니스를 담보하는 것은 아닙니다. 스타트업은 그 지점을 잘 노려야 합니다.)
시시각각 변하는 AI 의 세계, 여러분께서는 도전하시겠습니까? 만약 그렇다면, 같이 이 세계에서 달려봅시다! 🏃
오늘도 수고하셨습니다! 💪
스모어데이 Smoreday
순간의 기억을 아름다운 장면으로 그려주는 웹 어플리케이션
이정민
글을 쓴다는 것은 무조건 좋은 일, 그런데 그것이 부담이 되기 시작한다면? 🤔
안녕하세요,
스모어톡의 글쟁이 이정민입니다.
오늘은 오랜만에 스모어데이 가 평소 대비 다소 부족한 사용량을 보였습니다. 😭
아마 프로덕트를 위해서 필요한 것은
기존 사용자 분들에게 다가서기 위한 노력 (리텐션이 꽤 있으나 자주 사용해볼 수 있도록 하는 것은 다른 시도)
이미지 생성의 목적 뚜렷하게 할 필요 (탭을 구분한다던가 등)
Private 모드와 Open 모드 구분 (대신 크레딧 차감 구별)
처럼 보이네요.
스모어데이는 그렇고, 아시다시피 저는 올해 들어서 디스콰이엇에 글을 매일 작성하고 있습니다. 벌써 11번째 글이 되었는데요.(감사 인사 포함 12번째)
디스콰이엇이 일기는 아니고, 어느 정도의 컨텐츠는 있어야 디스콰이엇 메이커 분들에게 의미가 있는 글일텐데 오늘은 무슨 글을 담아야 되나 라는 생각이 어느 순간 맴돌기 시작합니다. 아직 11번째 밖에 안됐는데;;;
글을 작성하면서 저도 예전 대학에 막 입학했을 당시 기록광이었던 저의 모습을 조금은 되살려볼 수 있었습니다. 여전히 그 때와는 큰 차이가 있지만 계속 하다 보면 발전을 할 수 있겠죠? 기록이 생산성 향상에 큰 도움이 된다 라는 사실을 깨닫는 과정 중에 글 작성에 부담을 느껴서 못 쓰면 어떻게 하나 라는 생각이 듭니다.
그래서 요일 별로 다른 내용을 써 보아야겠다 라는 생각이 들었습니다. ✍
지금 계획은 다음과 같습니다.
개인적으로 일기는 노션에 쓰면서 하루 목표 - 달성 정도 - 기분 정리 및 스모어데이 그림 - 내일 해야 할 일 사전 정리
디스콰이엇/미디엄(향후 시간 날 때 개설) 에 #Day.lee
요일 별로 주제(이미지 모델 소개-요즘은 매 주 한 두개 씩은 나오는 것 같음, AI 서비스 소개, 관련 투자 소식 및 뉴스, 이미지 모델 사용 팁, 일하면서 얻은 인사이트) 선정해서 간략하게 + 스모어데이 관련 소식
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주차 별로 주제(이미지 모델-논문 기반, 서비스 안내, 사용 팁, 관련 뉴스) 선정해서 조금은 길게 + 팀 내 관련 소식
정도로 계획을 짜보았습니다.
사실상 지금 하고 있는 일들을 글로 기록해야 하는 김에 '일종의 강제성을 주면서 하면 보다 성실하게 할 수 있지 않을까' 란 생각에 해보려고 합니다.
목표는 말로 할 때 보다 무언가 할 때 이루어진다고 믿기 때문입니다.
AI 와 관련해 읽으면 좋은 글 또 하나를 남기고 이제 다시 내일 있을 미팅과 함께 모델을 개선하러 가보겠습니다.
오늘도 수고하셨습니다! 💪
스모어데이 Smoreday
순간의 기억을 아름다운 장면으로 그려주는 웹 어플리케이션
이정민
(Day.lee) Beta ver 1.0 update 🔨
👉 스모어데이 beta 1.0 ver update : 그림체 선택 가능 (총 7가지 🖐✌)
안녕하세요,
스모어톡의 글쟁이 이정민입니다.
어제 새벽(1/9, 5 am) 스모어데이에 첫 번째 대규모 업데이트가 진행되었습니다.
(그리고 사용자 수는 600명을 넘어 계속해서 올라가고 있습니다 🚀)
빨리 안내해드리고 다시 AI 모델 개발 🤖🔨 하러 돌아가기 위해 오늘은 글을 일찍 남깁니다.
업데이트 내용은 다음과 같습니다.
그림 스타일 선택 가능 🎨 - 총 7가지 (사실주의, 팝아트, 애니, 픽사, 게임, 픽셀 아트, 벡터 아트)
그림 갤러리 📁 - 1시간 이후에도 이미지 저장 가능 (단, 이메일은 불가능 및 이메일 오기 시 해당 이미지는 비공개 처리)
UI/UX 개선 💜 - 질문 응답은 한 번에 한 번씩, 에러 발생 가능성에 대해 사전 확인 창
오류 수정 🔨 - 크레딧 계산 시 문제 나타나는 현상 인식 후 수정 진행 및 완료, 이메일 오발송 문제 인식 후 수정 진행 및 완료
사용자 분들의 피드백에 기반해서 업데이트 이유를 간단히 말씀드리면,
그림체가 고정된 것에 대한 아쉬움
그림을 어떻게 해야 잘 그릴 수 있을지 모르겠음, 그림이 잘 안 나옴(스모어톡이 존재하는 이유🔥)
응답 창 디자인이 멋지지 않음
에러 발생으로 인한 사용자 만족도 저하
입니다.
즉, 지금처럼 스모어톡 팀은 언제든지 스모어데이 관련 피드백을 제공해주시면 모든 의사표현에 대해선 팀 내 리스트에 올리고 최대한 반영할 수 있도록 할 예정입니다.
프로덕트 출시가 3주가 안 된 시점에서, 당연히 부족한 점이 한 두 가지가 아닙니다. 당장 보이는 문제를 말씀드리면 픽셀 아트가 잘 안 나온다 부터 여러 가지가 있는데요. 하나씩 해결해 나가면 무언가가 보이지 않을까 생각합니다.
(업데이트 이후 사용자 분들의 피드백을 다시 한 번 모두 읽어 보았고, 해당 내용 중 반영 사항은 정리해 업로드 할 수 있도록 하겠습니다.)
더 좋은 서비스를 사용자 분들께 제공해드릴 수 있도록 노력하겠습니다.
감사합니다. 오늘도 화이팅입니다! 💪
스모어데이 Smoreday
순간의 기억을 아름다운 장면으로 그려주는 웹 어플리케이션
이정민
오늘 새벽(1/9, 5 am) 을 기점으로 스모어데이는 beta 1.0 ver. 🚀
안녕하세요,
스모어톡의 글쟁이 이정민 입니다.
그 동안 새로운 주 시작까지 업데이트 할 거에요~ 라고 떠들고 다녔는데 약속을 안 지키면 안 될 것 같아서 열심히 작업해 피드백을 반영한 새로운 버전을 구현하고 배포했습니다.
자세한 건 내일 정식으로 정리해서 올리겠습니다.
오늘의 주제는 '규제'입니다. 💡
공유경제, 블록체인 등 우리는 새로운 분야 스타트업이 어떤 길을 걸었는 지 보았습니다.
하루가 다르게 새로운 생성 AI 프로덕트 🤖, 특히 chatGPT 기반 프로덕트가 많이 생겨나고 있는 1월, 세계는 새로운 기술에 매료되어 가고 있음을 볼 수 있습니다.
이를 누구보다 빠른 투자자 분들께서 놓칠 리가 없겠죠? 💰
Pitchbook 에 따르면 작년(2021년) VC가 생성AI 관련 기업에 투입한 자금이 약 $1.4B (약 1조 7000억원) 💸 에 달하고, 4개의 유니콘 🦄이 등장했습니다. ChatGPT 를 개발한 OpenAI 는 기업 가치가 $29B 로 평가될 정도로 벌써부터 해당 분야에 거품이 크게 일고 있다 라는 얘기가 들려옵니다.
그런데 txt2img 분야를 크게 확산 시킨 Stable Diffusion 이 22년 8월 22일, 생성 AI 분야를 크게 알린 ChatGPT 가 22년 11월 30일에 공개가 되었으니, 기술이 아닌 시장 관점에서 위 분야는 알려진 지 6개월이 채 안 된 아주 극초기 시장입니다.
이런 시장은 규칙이 없는 일종의 회색 지대(Gray zone) 인데요.
즉, 사회가 기술을 또는 새로운 개념을 받아들이면서 규칙이 생기기 전까지 어떻게 사회에 영향을 미치는 지 보는 과정에서 다양한 행동이 난무하다가 규제 하나로 폭삭 주저 앉을 수 있는 시장이기도 합니다.
회색 지대의 가장 대표적인 시장은 지금도 논쟁이 있는 '원격 의료' 시장입니다.
현재는 코로나19 사태 이후 일부 규제의 완화로 원격 의료 시장이 전개되고 있는데, (현 기조상 그럴 가능성이 낮지만) 다시 한 번 규제가 가해질 경우 서비스 자체를 대폭 수정 혹은 서비스 중단 까지 이를 수 있습니다.
또한 대표적인 사례는 미/EU 에서 중시하는 개인정보보호와 관련해 구글과 메타가 타격을 입은 지점(메타는 애플의 이용자 개인정보보호 강화 정책 영향도 크게 받음)만 보더라도, 각국의 규제 움직임은 새로운 도메인 내 서비스 기획 시 고려해야 합니다.
올해는 EU 에서 20개월 가량 검토한 인공지능법(AIA, AI Act) 🚫 제정이 완료될 것으로 예상되는 해입니다. 또한 깃허브 코파일럿 관련 소프트웨어 도용 혐의 소송의 진행 상황에 따라 학습데이터에 대한 저작권에 대해 법적 해석이 나올 것으로 예상됩니다.
EU의 AIA 의 경우 과거 EU가 제정한 개인정보보호에 관한 규정(GDPR, General Data Protection Regulation) 이 미국을 포함한 다른 나라에서 받아 들여지면서 표준이 될 것으로 예상됩니다. 따라서 현재 알려진 내용을 바탕으로 서비스 기획을 해볼 필요성이 존재합니다. (물론 도전하는 자가 시간이 흘러 규제를 넘어설 때 승리한다고 생각합니다 🙌)
글을 읽어주셔서 감사합니다.
오늘도 수고하셨습니다! 💪
스모어데이 Smoreday
순간의 기억을 아름다운 장면으로 그려주는 웹 어플리케이션
이정민
(Day.lee) 생성 AI 를 알기 위해 보면 좋은 글 4개 📰
Notion 에 기록해서 하나씩 해결해 가보는 것이 참 재미있었던 하루네요.
안녕하세요,
스모어톡의 글쟁이가 된 이정민 입니다.
한국어 txt2img 프로덕트 스모어데이 (지금은 베타 0.4.1 버전, 아마도 내일 아침은 베타 1.0.0 버전) 는 오늘도 사용자 분들의 피드백을 반영해 더 나은 사용자 경험을 주기 위한 작업을 진행 중입니다. 🔨 (늘어난 사용자 수에 맞게, 최적화도 필요한 때인 것 같아요)
이제는 Generative AI 가 무엇인지 알아볼 때
ChatGPT 이후 디스콰이엇 뿐만 아니라 많은 곳에서 Generative AI 🤖 에 대해 관심이 늘어난 것 같습니다.
그래서 오늘은 Geneative AI (슬슬 Web 3.0 을 이 분야에 사용하려는 움직임도 보이는 것 같습니다. 물론 이름을 살짝 다르게 해서) 에 대해 알아볼 때 보면 좋은 글 4개(2개는 영문, 2개는 국문) 에 대해서 공유해 볼까 합니다.
Gen AI 쪽은 Application 과 Model 두 파트(Layer 라는 표현 사용)에서 스타트업이 움직일 예정
시간 별 Gen AI 기술의 발전 예상 모습
전반적인 그림을 잡을 때 좋은 글
Text, Code, Image ...
활동할 도메인에서의 스타트업 참고는 항상 중요
현재 Gen AI 분야 유니콘은 총 7곳, 2022년에 4곳 등장 (Stability.ai-Model, Jasper-Application 로 두 파트(layer) 모두 중요함을 암시)
기술 관련 소개, Application 소개 및 예상(+인사이트)
Sequoia 글 기반 국문으로 내용 전개
Gen AI 가 불황에도 투자를 많이 유치한 이유는 잠재력이 엄청난 극초기 시장(그래서 이제 시작해도 늦지 않다), 이미 잘하고 있는 팀의 선례(Usage와 Pricing 연결 가능한 도메인 증명)
한국 내 잠재력 있는 팀 (Ex. 뤼튼테크놀로지스)
재밌게 읽어봐주세요. 내일부터 새로운 한 주가 시작되는데 즐거운 한 주가 되길 스모어톡 팀이 응원합니다.
오늘도 수고하셨습니다! 💪
스모어데이 Smoreday
순간의 기억을 아름다운 장면으로 그려주는 웹 어플리케이션
이정민
오늘은 토요일, 일주일 중에 가장 쉬는 느낌이 나는 요일 인 것 같습니다.
안녕하세요,
스모어톡의 글쟁이가 된 이정민 입니다.
스모어데이 의 경우 에러를 일부 개선한 상황에서, 사용자 분들의 피드백을 반영해 새로운 사용자 경험을 주기 위한 작업을 진행 중입니다. 🔨
빨리 보여드릴 수 있도록 노력해보겠습니다.
진짜 오늘 주제는 '음악' 입니다. 🎧
메이커 여러분들은 보통 일할 때, 그리고 주말 같이 조금은 풀어지고 싶을 때 무슨 음악을 들으시나요?
놀랍게도 (그리고 아무도 궁금해하지 않으셨겠지만) 저는 대학 생활 중에 힙합동아리에 들어가 활동하면서 공연한 적도 있었습니다. (yo🎵 yo 🎵)
그래서 힙합을 주로 듣고, 당시 언더 음악에 취해서 아이돌 음악은 음악이 아니지~ 라며 대수롭지 않게 여길 때가 있었습니다.
그런데 지금 돌이켜 보면 꾸준히 듣는 음악은 아이돌 음악(요즘은 뉴진스 노래 계속 리플레이중) 이고, 그렇게 꺾기 쉽지 않던 제 고집도 시간이 지나니 변하더라고요. 오히려 요즘은 가장 좋아하던 음악 장르인 힙합을 까는 가사, 힙합은 안 멋져~💿 가 깊게 공감 되는 가사였을 정도니까요.
여기서 영감을 받았던 지점이 있지만 심오한 얘기는 주말이니까 제쳐두고,
AI 관점에서 음악과 관련해 한 가지 재밌는 이야기
좋아하는 음악 소개
로 간단히 정리하고 글을 마무리 하겠습니다.
우선 Generative AI 에는 다양한 기능을 하는 model이 존재합니다.
스모어데이는 txt2img model을 도입한 프로덕트이고, 이 외에도 다양한 형태가 존재하는데요. 최근 txt2img 의 근간이 되는 model은 Diffusion model 로, 기존 생성 모델인 VAE, GAN, Flow 기반 모델 중 Flow 기반 모델의 단점을 해결한 모델입니다. 이는 사실 img 생성에만 사용할 수 있는 것이 아니라 여러 도메인에 도입해 볼 수 있는 데요.
ChatGPT 로 시끄러워지기 시작한 12월, Diffusion model 을 음악에 도입한 txt2music 모델인 Riffusion 이 등장했고, 미국 최대 커뮤니티 사이트인 Reddit 에서 다시 한 번 난리가 났습니다. 앞으로는 기분에 따라 생각을 바로 음악으로 만들어 듣는 세상이 오지는 않을까 라는 생각이 듭니다.
(한국에는 포자랩스 라는 스타트업이 작곡 분야 AI 로 유명합니다.)
다음으로, 지금은 생각나는 대로 만들어서 듣기는 어려우니 제가 평소 듣기 좋아하는 노래 5곡을 한 번 적고 마무리 짓겠습니다. 여러분들께서 좋아하는 노래를 댓글로 남겨주시면 저도 한 번 찾아가 들어보겠습니다 🙌
West Coast by Alt Bloom
혜성 by 윤하
각자의 새벽 by Jazzyfact
불티 by 태연
Peaches by Justin bieber
편안한 주말 밤 되세요! 😌
스모어데이 Smoreday
순간의 기억을 아름다운 장면으로 그려주는 웹 어플리케이션
