- 아도비는 자체 브랜딩과 IP를 사용하여 기업용 생성형 AI 모델을 구축할 수 있도록 돕기 위해 AI 파운더를 출시했다.
- 파운트리의 커스텀 모델은 Firefly를 기반으로 텍스트, 이미지, 비디오 및 3D 장면을 생성할 수 있습니다.
- 이 도구는 브랜드가 마케팅 캠페인을 간소화하고 개인화된 콘텐츠를 더 빠르게 제작할 수 있도록 지원합니다.
Adobe는 브랜드 및 지적 재산권 데이터를 사용하여 맞춤형 생성형 AI 모델을 구축하려는 기업을 대상으로 하는 제품인 AI Foundry를 공개했습니다.
이 소프트웨어 회사는 월요일에 Adobe AI Foundry를 출시하여 기업용 제품 제공 범위를 확장했습니다. 새로운 서비스는 2023년 처음 소개되고 라이선스된 데이터만으로 훈련된 Adobe의 Firefly AI 모델 패밀리를 기반으로 구축되었습니다.
Adobe AI Foundry는 텍스트, 이미지, 비디오를 생성합니다
Adobe의 AI Foundry 내 맞춤형 대규모 언어 모델(LLM)은 텍스트, 이미지, 비디오를 생성할 수 있습니다. 또한 이 AI 모델은 Adobe의 Firefly AI 모델을 사용하여 3D 장면과 같은 다른 출력도 생성할 수 있습니다. 콘텐츠를 생성한 후, AI Foundry는 각 기업의 지적 재산권을 사용하여 맞춤형 모델을 파인튜닝합니다. Adobe는 다른 제품에서 사용하는 좌석 기반 비즈니스 모델 대신 사용량에 따라 기업에 요금을 청구할 예정입니다.
산호세에 본사를 둔 이 회사는 인공지능 분야에서 활발히 활동해 왔습니다. 2023년 초, 회사는 Firefly 모델을 출시하고 라이선스된 데이터로 훈련했습니다. Firefly는 이미지, 비디오, 오디오, 벡터 그래픽을 생성할 수 있으며, 플랫폼 내에서 창작자들이 아이디어를 구상하고 협업할 수 있도록 돕습니다. 기업들은 Firefly 모델을 활용하여 250억 개 이상의 애셋을 생성했습니다.
아도비의 생성형 AI 신규 사업 담당 부사장인 한나 엘사크르는 “우리가 이를 좀 더 평이한 용어로 설명하자면, 파이어플라이 기반 모델을 정교하게 재개방하고 있는 것이다”라고 말했다.
그녀는 기업들이 아도비의 이미지 또는 비디오 모델에 내장된 “전 세계의 지식”으로부터 혜택을 받을 것이라고 설명했다. 또한 아도비는 브랜드 영상이나 특정 촬영 스타일과 같은 기업의 지적재산권(IP)을 이 과정에 통합한다고 덧붙였다. 그녀는 “우리는 [모델을] 다시 학습시킨다”라고 말하며, 아도비가 ‘연속 사전 학습’이라고 부르는 과정을 설명했다. 이 과정에서 모델은 특정 브랜드 요소를 강조하기 위해 ‘과중’된다. 엘사크르는 회사가 기본 모델을 다시 학습시키기 때문에 아도비는 이를 단순한 파인튜닝이 아닌 ‘딥 튜닝’이라고 부른다고 지적했다.
대부분의 기업은 모델의 API에 연결하고 선호도에 기반한 답변을 하도록 재훈련함으로써 대규모 언어 모델을 파인튜닝합니다. 일부 모델은 단일 프롬프트로 파인튜닝할 수 있습니다. OpenAI과 같은 다른 AI 기업들은 o3 mini와 같은 모델을 다양한 추론 작업에 대해 고객이 쉽게 파인튜닝할 수 있도록 합니다.
엘사크르는 커스텀 모델이 브랜드가 마케팅 캠페인을 더 효율적으로 관리할 수 있도록 설계되었다고 설명했다. 한 번 광고가 생성되면, 모델은 처음부터 시작하지 않고도 새로운 시즌, 언어 또는 형식에 자동으로 적응할 수 있다. 이 접근 방식은 브랜드가 일관된 외관과 느낌을 유지하면서 제작 속도를 높일 수 있게 한다. 그녀는 이 목표가 디자이너나 마케터를 대체하는 것이 아니라, 개인화와 창의적 조정을 더 쉽게 만들어주는 더 스마트하고 기능적인 도구를 제공하는 것이라고 덧붙였다.
홈디포(Home Depot)와 월트 디즈니 이메진지니어링은 Adobe AI Foundry의 초기 고객 중 두 곳입니다.
홈디포의 수석 부사장 겸 최고마케팅책임자(CMO)인 몰리 배틴은 자사 고객이 항상 고객 경험을 개선하고 워크플로우를 간소화하기 위한 혁신적인 방법을 찾고 있다고 설명했다. 그녀는 “아도비의 AI 파운더리는 최첨단 기술을 수용하여 고객 참여를 심화하고 디지털 채널 전반에 걸쳐 영향력 있는 콘텐츠를 제공하는 데 있어 흥미로운 한 걸음”이라고 말했다.
엘사크르는 기업들이 대부분의 제품과 프로젝트에 파이어플리의 세 가지 버전, 즉 파운더 버전, 고유한 개념을 위한 커스텀 파이어플리, 그리고 일부 팀이 기업용 지식이 적은 AI를 찾는 경우를 위한 기본 파이어플리 모델을 사용할 것이라고 예측한다.
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란다 모세스
란다 모세스는 Cryptopolitan의 편집자이자 기자로, 기술, AI, 로봇공학, 암호화폐, 사기 및 해킹을 담당합니다. 그녀는 2017년부터 암호화폐 분야에서 활동해 왔으며, 포워드 프로토콜, 아마직스, 크립토소니아크에서 역할을 수행했습니다. 란다는 브래드포드 대학교에서 전기전자공학을 전공했습니다.

















