728x90 반응형 AI/Tool, 모델 소개24 이미지 생성의 새로운 시대: FLUX.1 Kontext가 바꾸는 AI 이미지 편집의 혁명 인공지능 이미지 생성 기술이 또 한 번의 혁신적인 발전을 이루었습니다. Black Forest Labs에서 출시한 FLUX.1 Kontext는 단순한 이미지 생성을 넘어서 진정한 이미지 편집의 새로운 패러다임을 제시합니다.🎯 FLUX.1 Kontext가 특별한 이유기존의 AI 이미지 생성 도구들과 달리, FLUX.1 Kontext는 텍스트 명령만으로 이미지를 정밀하게 편집할 수 있는 혁신적인 멀티모달 AI 모델입니다. 복잡한 편집 프로그램이나 전문 지식 없이도, 자연어로 원하는 변화를 설명하기만 하면 AI가 알아서 처리해줍니다.🔑 핵심 기능들1. 컨텍스트 인식 편집이미지의 맥락과 스타일을 이해하고 유지여러 번의 편집 작업에도 일관성 보장캐릭터와 객체의 정체성 유지2. 반복적 편집 가능하나의 이미지에 .. 2025. 6. 2. Jupyter MCP 서버: Jupyter 환경에서 AI가 원활하게 작동하도록 만들기 오늘날의 디지털 시대에는 데이터 과학과 머신 러닝이 점점 더 긴밀하게 연결되고 있습니다. 데이터 과학자와 개발자를 위한 강력한 도우미로서 Jupyter Notebook의 기능은 끊임없이 확장되고 있습니다. 오늘은 Jupyter MCP 서버를 소개해드리겠습니다. Jupyter MCP 서버는 대규모 언어 모델(LLM)을 Jupyter 환경과 실시간으로 통합할 수 있는 놀라운 도구입니다. Jupyter는 AI 모델이 Jupyter 커널, 파일 시스템 및 터미널과 안전하고 상황에 맞는 방식으로 상호 작용할 수 있도록 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 구현합니다. 다음으로 Jupyter MCP Server의 매력을 자세히 살펴보겠습니다.MCP 서버가 필요한 이유는 무엇입니까?기존의 데이터 과학과 머신 러닝 작업에.. 2025. 5. 30. MCP vs. A2A: AI 개발의 두 신성, 미래를 이끌 주자는 누구인가? 이 글은 AI 개발에서 주목받고 있는 두 가지 새로운 기술, Model Context Protocol(MCP)과 Agent2Agent(A2A)에 대해 설명하며, 각각의 특징과 장점을 비교하고 어떤 상황에서 적합한지 논의합니다. 1. Model Context Protocol(MCP)란 무엇인가?(1) MCP의 배경MCP는 기존의 AI 개발 방식에서 발생하는 비효율성과 제한을 해결하기 위해 등장했습니다. 기존에는 대규모 언어 모델과 데이터를 연결하기 위해 맞춤형 코드와 커넥터를 작성해야 했지만, MCP는 이를 모듈화하여 다양한 AI 시스템이 쉽게 기능을 호출하고 사용할 수 있도록 합니다.(2) MCP의 핵심 개념MCP는 기능을 모듈화하여 공개함으로써, AI 시스템 간의 유연한 연결을 가능하게 합니다. 예를 .. 2025. 5. 29. 혁신적인 AI 모델, SignGemma 공개! 최신 인공지능 기술의 집약체, SignGemma가 드디어 공개되었습니다. 이번 포스팅에서는 SignGemma가 무엇인지, 어떤 특징과 장점을 가지고 있는지, 그리고 실제 활용 사례까지 한눈에 볼 수 있도록 정리해드릴게요.SignGemma란?SignGemma는 구글이 개발한 차세대 멀티모달 AI 모델로, 특히 수어(수화) 인식 및 생성에 특화되어 있습니다. 기존 텍스트 기반 AI를 넘어, 영상과 이미지에서 수어를 정확하게 인식하고 이해할 수 있도록 설계되었습니다. https://x.com/i/status/1927375853551235160 X의 Google DeepMind님(@GoogleDeepMind)We're thrilled to announce SignGemma, our most capable mod.. 2025. 5. 28. 로컬 LLM을 통한 PDF를 Markdown으로 저장 - 빠르고, 비공개적이며 무료 오늘은 로컬 LLM(Ollama의 Gemma 3)을 사용하여 PDF를 깔끔하고 구조화된 마크다운으로 변환하는 방법을 보여드리겠습니다 .클라우드 API도, 개인정보 보호 걱정도, 자정에 사라지는 API 토큰도 없습니다. Python과 약간의 힘, 그리고 우아함만 있으면 됩니다. 단계별로 자세히 살펴보겠습니다. [ 깃허브 ]우리가 하는 일아이디어는 간단합니다.1. 각 PDF 페이지를 이미지로 변환합니다.2. Ollama를 사용하여 해당 이미지를 로컬 LLM 으로 보냅니다 . 구체적으로는 gemma3:12b입니다(gemma3:4b도 사용 가능).3. 모델에게 마크다운 형식으로 읽을 수 있는 콘텐츠를 추출하도록 요청합니다.4. 실제로 사용할 수 있는 .md 파일로 결과를 저장합니다.자, 이제 반전이 있습니다. .. 2025. 5. 25. "카카오, 자체 개발 ‘Kanana’ 언어모델 4종 오픈소스 공개" 최근 인공지능(AI) 기술의 발전은 눈부십니다.그 중심에는 방대한 텍스트 데이터를 학습하여 사람처럼 자연스러운 언어를 구사하는 '거대 언어모델(LLM)'이 있습니다. 글로벌 빅테크 기업들이 앞다투어 LLM 개발에 뛰어드는 가운데, 국내에서도 의미 있는 움직임이 포착되었습니다. 바로 카카오가 자체 개발한 언어모델 'Kanana(카나나)' 4종을 전면 오픈소스로 공개했다는 소식입니다!이 소식은 국내 AI 생태계에 큰 활력을 불어넣을 것으로 기대를 모으고 있습니다. 과연 'Kanana'는 무엇이며, 이번 오픈소스 공개가 가지는 의미는 무엇일까요? 'Kanana'란? 카카오의 야심찬 한국어 특화 언어모델'Kanana'는 카카오가 오랜 시간 축적해온 기술력과 방대한 한국어 데이터를 기반으로 자체 개발한 언어모델입.. 2025. 5. 23. 이전 1 2 3 4 다음 728x90 반응형
