원하는 구도가 안 나올 때, 장면을 먼저 배치한다: ArtCraft의 이미지 제작 방식
원하는 구도를 말로만 설명하는 대신, 이미지 레이어와 3D 장면에서 위치·자세·카메라를 먼저 정합니다. ArtCraft 공식 데모로 입력과 생성 결과가 어떻게 이어지는지 살펴봅니다.
주제
생성형 AI
생성형 AI 관련 글을 모았습니다. 유토모 테크로그에서 새 기술과 제품이 일과 제품에 만드는 변화를 살펴봅니다.
대화 서비스가 파산 보호를 신청했다: 디즈니의 2천만 달러 거래가 보장하지 않는 것 (Character.AI)
Character.AI가 파산 보호를 신청했습니다. 디즈니와의 일부 권리 거래가 대화 서비스의 존속까지 보장하는지, 이용자의 기록과 구독은 어떻게 되는지 살펴봅니다.
무료 개발 강좌가 사라지면, 챗봇의 답은 누가 갱신할까
무료 튜토리얼을 지탱하던 강좌 판매와 광고 수익이 줄면 자료 갱신에도 부담이 생깁니다. 교육자들의 직접 관찰과 편집팀으로 이동한 검수 비용을 살펴봅니다.
사진이 진짜 촬영됐다는 증거, 아이폰은 어디까지 보장할까
애플의 참조 이미지는 센서가 받은 영상과 촬영 시간 구간을 인증합니다. 선택형 촬영, 클라우드 현상, 폐기목록의 의미를 짚고 사진 접수 기준을 어떻게 나눌지 설명합니다.
이미지 생성은 얼마나 빨라졌나: GPT-Image-2.5의 전작·경쟁 모델 비교
GPT-Image-2.5의 가장 눈에 띄는 변화는 이미지 한 장을 기다리는 시간이다. 슬라이드 제작 서비스 Tosea가 공개한 비교에서는 같은 출력 토큰을 사용했을 때 GPT Image 2의 평균 37.3초가
AI로 만든 음악을 차트에서 뺄 때, 창작자가 다시 확인할 기준
호주 ARIA가 생성형 AI 음악의 차트 적격 기준을 2026년 8월부터 적용합니다. AI 사용 여부가 아니라 리드 보컬·주요 연주 등 창작 요소의 중심을 누가 만들었는지와 제출 기록을 정리합니다.
AI 코딩을 늘릴수록 초보 개발자의 성장 경로가 막힐 수 있는 이유
AI 코딩은 초보 개발자의 작업 완료를 앞당기지만, 오류를 추적하고 결과를 검증하는 성장 경로를 건너뛸 수 있습니다. 생성 도구를 학습에 쓰는 순서와 팀의 리뷰 기준을 정리합니다.
가짜 이미지 판별이 업무가 될 때, 콘텐츠팀이 바꿔야 할 검증 흐름 (Google DeepMind Backstory)
Google DeepMind의 Backstory가 이미지 생성 여부와 사용 이력, 변형 흔적을 함께 조사하면서 콘텐츠팀의 검증 흐름을 바꾸고 있습니다.
이스라엘 정부가 만든 가짜 싱크탱크, 목표는 사람이 아니라 챗봇을 설득하는 것
이스라엘 정부가 자금을 댄 웹사이트가 싱크탱크 형식의 보고서를 쏟아내며 실제로는 챗봇의 답변을 겨냥하고 있다는 사실을 확인했습니다.
AI가 코드를 써도 개발의 어려움이 사라지지 않는 이유
AI가 코드 초안을 빠르게 만들수록 요구 해석과 통합·검증의 중요성은 더 커집니다. 코드 생성과 개발 책임의 차이를 정리했습니다.
