01 / RESEARCH NOTES
이미지: 처음 만든 결과와 수정한 결과를 함께
같은 요청으로 만든 이미지의 구도, 글자 정확도, 지정한 요소의 반영을 비교할 계획입니다. 처음 한 장이 멋진 것뿐 아니라, 일부를 고칠 때 나머지 구도와 인물이 유지되는지도 중요한 기준입니다.
홍보물처럼 크기와 용도가 정해진 작업에서 필요한 편집 횟수, 결과를 받는 시간, 최종 사용 가능한 이미지 한 장까지의 비용을 함께 기록하려 합니다.
02 / RESEARCH NOTES
음악: 길이와 분위기를 원하는 대로
배경음악과 짧은 브랜드 사운드처럼 쓰임을 정하고, 길이·분위기·악기 지시를 얼마나 잘 따르는지 비교할 계획입니다. 보컬이 있는 경우에는 한국어 가사 전달력도 살피려 합니다.
일부 구간 수정과 반복 재생의 자연스러움, 출력 형식, 제공자의 이용 조건을 함께 정리해야 실제 작업에서 선택하기 쉬워집니다.
03 / RESEARCH NOTES
TTS: 한국어를 실제로 듣고 확인하기
문장을 음성으로 바꾸는 TTS는 한국어 발음, 숫자·단위·외래어 읽기, 쉼과 감정 표현을 같은 문장으로 비교하려 합니다. 긴 문장을 나눠 읽어도 목소리와 분위기가 이어지는지 확인할 계획입니다.
첫 음성이 나오기까지의 시간과 전체 생성 시간, 수정한 문장만 다시 만들 수 있는지, 사용 범위와 비용을 같이 기록하려 합니다.
04 / RESEARCH NOTES
Jev와 파이프라인은 어떻게 연결할까요?
요청한 결과가 글인지, 이미지인지, 음성인지에 따라 필요한 도구가 달라집니다. 하나의 모델에 모든 일을 맡기기보다, 글 초안·이미지·내레이션처럼 단계를 나눠 이어주는 경로를 연구할 계획입니다.
새 모델의 공식 발표는 바로 사용할 수 있는 마토 기능의 출시를 뜻하지 않습니다. 연결 가능 여부와 실측 결과를 확인한 뒤 제공 범위를 안내하겠습니다.