Leonardo AI - 피치덱 분석

• 단계: 시리즈 A
• 투자액: $31,000,000
• 설명: Leonardo AI는 콘텐츠 제작을 위한 생성형 AI 플랫폼으로, Alchemy Refiner 및 이미지 생성기 앱과 같은 기능을 제공합니다.

이 이미지는 "Leonardo Ai"라는 플랫폼의 주요 성장 지표를 보여주고 있습니다. 플랫폼이 실제 운영된 지 10개월 만에 달성한 다양한 기록들을 요약하고 있습니다:

1. 등록된 사용자 수(Registered users on platform):
   • 플랫폼에 등록된 사용자 수는 6,577,447명 이상입니다. 이는 플랫폼의 높은 인기와 사용자 기반의 크기를 나타냅니다.
2. 플랫폼 접근 신청자 수(Users have applied for platform access):
   • 7,010,434명 이상이 플랫폼 접근을 신청했습니다. 이는 등록된 사용자 수를 초과하는 수치로, 플랫폼에 대한 높은 수요와 관심을 보여줍니다.
3. 세부 조정된 모델 수(Finetuned Models):
   • 351,951개의 모델이 세부 조정되었습니다. 이는 플랫폼이 다양한 요구 사항에 맞춰 모델을 최적화하는 능력을 보여주는 지표입니다.
4. 생성된 이미지 수(Images generated):
   • 606,601,135개 이상의 이미지가 생성되었습니다. 이는 플랫폼의 처리 능력과 창의적 출력을 강조하는 놀라운 수치입니다.
5. 디스코드 멤버 수(Discord members):
   • 디스코드 멤버 수가 1,834,554명 이상으로, 이는 플랫폼 커뮤니티의 활성화 정도와 사용자 간의 상호작용을 나타냅니다.
6. 디스코드 서버 규모(#3 Largest Discord server worldwide):
   • 전 세계에서 세 번째로 큰 디스코드 서버를 운영 중입니다. 이는 플랫폼의 글로벌 영향력과 커뮤니티의 크기를 강조합니다.

이러한 지표들은 Leonardo Ai 플랫폼이 짧은 시간 내에 매우 빠르게 성장했음을 보여줍니다. 플랫폼의 인기와 효과, 그리고 커뮤니티의 활성화 정도를 잘 나타내고 있습니다.

이 그래프는 "Leonardo Platform"의 등록된 사용자 수의 성장을 보여주고 있습니다. 그래프는 2023년 초부터 7월 말까지의 사용자 증가 추이를 나타내며, 다음과 같은 주요 정보를 포함하고 있습니다:

1. 시작 시점: 플랫폼은 2022년 12월 23일에 초기 액세스를 시작했습니다.
2. 관찰 기간: 2023년 3월부터 7월 말까지의 데이터가 포함되어 있습니다.
3. 사용자 증가 추세: 그래프는 2023년 3월부터 사용자 수가 지속적으로 증가하고 있음을 보여줍니다. 특히, 2023년 10월 9일에는 사용자 수가 5,542,381명에 달하는 것으로 표시되어 있습니다.

이 그래프는 "Leonardo Platform"에서 생성된 이미지의 수를 시간에 따라 나타내고 있습니다. 2023년 초부터 10월까지의 데이터가 표현되어 있으며, 다음과 같은 주요 정보를 포함하고 있습니다:

1. 시간 범위: 2023년 1월부터 10월 12일까지의 데이터가 표시되어 있습니다.
2. 이미지 생성 추세: 그래프는 이 기간 동안 이미지 생성 수가 지속적으로 증가하고 있음을 보여줍니다. 특히, 2023년 10월 12일에는 총 603,515,793개의 이미지가 생성된 것으로 나타나 있습니다.
3. 성장률: 그래프의 기울기는 시간이 지남에 따라 이미지 생성이 가속화되고 있음을 나타냅니다. 이는 플랫폼의 성능과 사용자의 증가, 그리고 기술의 효율성 향상을 반영할 수 있습니다.

이 그래프는 "Leonardo Platform"의 메일링 리스트 성장을 보여주고 있습니다. 2023년 초부터 10월까지의 데이터가 표현되어 있으며, 다음과 같은 주요 정보를 포함하고 있습니다:

1. 시간 범위: 2023년 1월부터 10월 10일까지의 데이터가 표시되어 있습니다.
2. 메일링 리스트 가입자 증가 추세: 그래프는 이 기간 동안 메일링 리스트 가입자 수가 지속적으로 증가하고 있음을 보여줍니다. 특히, 2023년 10월 10일에는 총 가입자 수가 6,770,297명에 달하는 것으로 나타나 있습니다.
3. 성장률: 그래프의 기울기는 시간이 지남에 따라 메일링 리스트 가입자 수가 가속화되고 있음을 나타냅니다. 이는 플랫폼의 인지도 증가, 마케팅 활동의 효과, 혹은 플랫폼의 서비스 개선과 관련된 콘텐츠가 사용자에게 가치 있게 다가가고 있음을 반영할 수 있습니다.

이 슬라이는 "Leonardo PhotoReal"이라는 새로운 플랫폼 파이프라인을 소개하고 있습니다. 이 파이프라인은 높은 수준의 사실주의와 비사실주의 스타일을 모두 가능하게 하여, 다양한 용도로 활용될 수 있습니다. 특징은 다음과 같습니다:

1. 진정한 사실주의(True photorealism): Leonardo PhotoReal은 Leonardo 플랫폼에 진정한 사실주의를 도입합니다. 이는 이미지가 실제와 거의 구별할 수 없을 정도로 정교하고 현실적으로 보이게 만듭니다.
2. 높은 수준의 리얼리즘(Higher levels of realism): 이 파이프라인은 단순히 사실적인 이미지를 넘어, 다양한 비사실주의적 스타일에서도 높은 수준의 리얼리즘을 제공합니다. 이는 예술적 표현이나 특정 스타일의 시각적 미디어 생성에 유용하게 사용될 수 있습니다.
3. 광범위한 사용 사례(Broad use-cases): Leonardo PhotoReal은 광고, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서의 응용이 가능합니다. 예를 들어, 영화 제작에서 등장인물이나 배경의 사실주의를 높이거나, 광고 캠페인에서 제품 이미지를 더욱 돋보이게 할 수 있습니다.

이 슬라이드는 "Leonardo Alchemy"라는 기능에 대해 설명하고 있습니다. 이 기능은 Prompt Magic v3와 결합하여 오픈 소스 모델로는 가능하지 않았던 높은 품질의 이미지 출력을 가능하게 합니다. 이 플랫폼의 특징과 기능은 다음과 같습니다:

1. 고품질 이미지 생성 기능:

• Leonardo Alchemy는 기존의 오픈 소스 모델들을 뛰어넘는 이미지 품질을 제공합니다. 이는 디테일이 뛰어나고 사실적인 이미지 생성을 가능하게 하여, 더욱 전문적인 시각 콘텐츠 요구사항을 충족시킵니다.

2. Prompt Magic v3를 통한 사용자 친화적 인터페이스:

• Prompt Magic v3 기술을 통합함으로써, 사용자는 간단한 텍스트 지시어를 기반으로 복잡하고 고품질의 이미지를 생성할 수 있습니다. 이는 사용자가 특정하고 상세한 이미지 결과를 쉽게 요청하고 실현할 수 있게 하는 직관적인 도구를 제공합니다.

이러한 첨단 기능들은 기계학습 팀의 혁신적인 작업 덕분에 가능해졌습니다. 팀의 지속적인 연구와 개발 노력이 Leonardo Alchemy의 성능 향상과 사용자 경험 개선을 이끌었습니다.

이 슬라이드는 "Leonardo 3D Texture Generation" 기능에 대해 설명하고 있습니다. 이 기능은 최근 연구개발을 통해 달성한 중요한 성과로, 텍스트 프롬프트를 기반으로 하는 3D 텍스처 생성을 가능하게 합니다. 주요 특징과 이점은 다음과 같습니다:

1. AI 기반 3D 텍스처 생성: 이 기술은 인공지능을 활용하여 3D 메쉬(mesh)에 대한 텍스처를 생성합니다. 이는 게임, 애니메이션, VR 등 다양한 분야에서 고품질의 비주얼 콘텐츠 제작을 가능하게 합니다.
2. 텍스트 프롬프팅에 의한 구동: 사용자는 간단한 텍스트 프롬프트를 입력하여 원하는 텍스처 스타일과 특성을 정의할 수 있습니다. 이는 사용자가 상세한 지시 없이도 복잡한 디자인 요구를 쉽게 전달할 수 있게 해 줍니다.
3. 무한한 변형 생성: 이 기술은 하나의 3D 메쉬에 대해 무한한 변형의 텍스처를 생성할 수 있습니다. 이는 크리에이티브한 프로젝트에서 다양성과 유연성을 제공합니다.
4. 베타 테스팅 모드에서 사용 가능: 현재 이 기능은 베타 테스팅 단계에 있으며, 사용자는 이를 테스트하고 피드백을 제공할 수 있습니다. 이는 기능의 안정성과 사용성을 개선하는 데 도움이 됩니다.
5. API 접근 가능성: 개발자는 API를 통해 이 기술에 접근할 수 있으며, 이를 자신의 애플리케이션에 통합할 수 있습니다. 이는 기술의 접근성을 높이고 다양한 제품과 서비스에 쉽게 적용할 수 있게 합니다.

이미지에 표시된 예시는 다양한 캐릭터 모델에 적용된 텍스처를 보여주고 있습니다. 이들은 각각 다른 스타일과 디테일을 가지고 있으며, Leonardo 3D Texture Generation 기술의 다양성과 유연성을 잘 나타내고 있습니다. 이 기술은 특히 창의적인 콘텐츠 제작자와 디자이너들에게 강력한 도구를 제공하며, 시각적 표현의 한계를 확장합니다.

이 슬라이드는 "Leonardo 3D Texture Generation" 기능을 통해 생성된 다양한 3D 텍스처의 예시를 보여주고 있습니다. 이미지에는 하나의 모델로부터 무한한 텍스처 변화를 생성할 수 있는 이 기술의 능력이 강조되고 있습니다. 주요 특징은 다음과 같습니다:

1. 하나의 모델, 무한한 텍스처(One model. Infinite textures.): 이 기술은 단일 3D 모델에 대해 여러 다른 텍스처를 생성할 수 있음을 보여줍니다. 이는 사용자가 동일한 기본 구조에 다양한 시각적 스타일을 적용할 수 있게 해 줍니다.
2. 3D 생산 파이프라인 가속화(Accelerating 3D production pipelines): 다양한 텍스처를 신속하게 생성함으로써, 3D 모델링과 관련된 생산 파이프라인을 효율적으로 가속화할 수 있습니다. 이는 시간과 비용을 절감하며, 크리에이티브 프로세스의 유연성을 향상시킵니다.
3. 사용자 생성 콘텐츠 촉진(And user-generated content.): 이 기능은 사용자가 자신만의 커스텀 텍스처를 쉽게 생성하고 적용할 수 있게 함으로써, 사용자 생성 콘텐츠(UCC)의 범위를 확장합니다.

이미지에 표시된 예시들은 다양한 색상과 스타일을 가진 무기와 갑옷을 포함하고 있습니다. 각 텍스처는 고유한 디자인 요소와 색상 구성을 가지고 있어, 기술의 다양성과 세밀한 커스터마이제이션 능력을 잘 보여줍니다.

이 슬라이드는 "Leonardo.AI"의 API 기능과 사용법에 대한 정보를 제공합니다. 여기서는 API가 제공하는 다양한 기능과 그 사용 사례를 강조하고 있습니다.

API Features (API 기능)

• 자산 생성: 텍스트 또는 이미지 프롬프트를 사용하여 자산을 생성합니다. 이는 플랫폼 자체 모델, 커뮤니티 제공 모델 또는 개인 맞춤 모델을 통해 수행할 수 있습니다.
• 모델 미세 조정: 이미지 부분 집합을 사용하여 모델을 직접 미세 조정할 수 있습니다. 이는 특정 작업에 모델을 최적화하는 데 사용됩니다.
• 후처리 기능: 업스케일링, 배경 제거, 줌 아웃, 인페인팅, 아웃페인팅, 벡터화 등과 같은 다양한 후처리 작업을 지원합니다.
• 단일 API 호출: 복잡한 설정 없이 단일 API 호출로 모든 기능을 실행할 수 있습니다, 사용의 용이성을 제공합니다.

API Uses (API 사용 사례)

• 플랫폼 및 모바일 앱: 이러한 플랫폼은 기술적 가능성을 시연하며 API 사용자가 최고의 인터페이스를 사용하여 자체 모델을 생성할 수 있도록 지원합니다.
• 이미지 및 콘텐츠 생성: 이미지 생성, 변형 생성, 텍스트 기반 편집, 모델 미세 조정, 업스케일링, 벡터화, 인페인팅, 아웃페인팅, 3D 텍스처 생성 등을 포함합니다
• 광범위한 적용 범위: 이 API는 Web2 및 Web3 환경, 게임, 다양한 애플리케이션에서 폭넓게 사용될 수 있습니다, 광범위한 사용 사례를 가능하게 합니다.

이 구조를 통해 API의 강력한 기능과 다양한 사용법이 명확하게 설명되어 사용자가 이 기술을 어떻게 활용할 수 있는지를 쉽게 이해할 수 있습니다.

이 이미지는 주요 팀 구성원들을 소개하는 슬라이드입니다.

• JJ Fiasson: Founder & CEO (창업자 겸 최고경영자)
• Peter Runham: Co-Founder & CTO (공동 창업자 겸 최고기술책임자)
• Chris Gillis: Co-Founder & CFO (공동 창업자 겸 최고재무책임자)
• Jachin Bhasme: Co-Founder & COO (공동 창업자 겸 최고운영책임자)
• Peter Werner: Head of AI (인공지능 책임자)
• David Higgs: Head of Marketing (마케팅 책임자)
• Liam Pillay: Frontend Team Lead (프론트엔드 팀 리더)
• Richard Gustin: Backend Team Lead (백엔드 팀 리더)
• James Stewart: DevOps Team Lead (데브옵스 팀 리더)
• Ethan Smith: ML Research (머신러닝 연구원)
• Sami Ede: Co-Founder & ML Engineer (공동 창업자 겸 머신러닝 엔지니어)

이 슬라이드는 Leonardo.Ai 플랫폼의 주요 기능 (Core Features)을 요약하고 있습니다.

1. 게임 자산 제작을 위한 맞춤형 훈련 모델 (Custom Trained Models for Game Asset Production): 게임 자산 제작을 위해 특별히 훈련된 모델을 사용합니다. 이 모델들은 게임의 시각적 스타일과 요구사항에 맞춰 최적화되어 있습니다.
2. 스타일 일관성을 위한 사용자 주도 모델 미세 조정 (User-driven Model Fine-tuning to Achieve Stylistic Consistency) : 사용자가 직접 모델을 미세 조정하여 스타일의 일관성을 달성할 수 있습니다. 이는 게임 내 자산 간의 시각적 조화를 유지하는 데 중요합니다.
3. 프롬프트 전처리 및 맞춤형 렌더 파이프라인 (Prompt Pre-processing and Custom Render Pipeline) : 프롬프트 전처리와 맞춤형 렌더링 파이프라인을 통해, 사용자가 원하는 스타일과 요구 사항에 맞게 자산을 생성할 수 있습니다.
4. AI 주도 캔버스 도구 (AI-driven Canvas Tooling) : 인공지능을 기반으로 한 캔버스 도구를 제공하여 사용자가 더 효율적으로 작업할 수 있도록 지원합니다.
5. 메쉬 인식 3D 텍스처링 (Mesh-aware 3D Texturing) : 메쉬를 인식하는 3D 텍스처링 기능을 통해 보다 정교하고 자연스러운 텍스처를 3D 모델에 적용할 수 있습니다.
6. 게임 및 기타 애플리케이션을 위한 강력한 API (Powerful API for 3rd Party Applications in Gaming and Beyond) : 게임 및 기타 애플리케이션에서 제3자 개발자가 사용할 수 있는 강력한 API를 제공합니다.
7. 업계 최고의 사용자 경험 및 지속적인 UI 개선 (Best in Class UX with Continuous UI Improvements) : 사용자 경험(UX)이 업계 최고 수준이며, 지속적인 사용자 인터페이스(UI) 개선을 통해 사용성을 높입니다.
8. 생성 품질 및 일관성 향상을 위한 혁신 (Multiple Innovations Which Improve Generation Quality and Consistency) : 생성 품질과 일관성을 향상시키는 여러 가지 혁신을 도입하였으며, 이 중 'Alchemy' 렌더 파이프라인과 'Prompt Magic v2'가 포함됩니다.

이 기능들은 사용자가 고품질의 게임 자산을 더 쉽고 빠르게 생성할 수 있도록 지원함으로써, 생산성을 향상시키고 창의적인 가능성을 확장합니다.

이 슬라이드는 **모델 미세조정: 아이템 (Model Finetuning: Items)**에 대해 설명하며, 사용자가 기존 사전 훈련된 모델을 사용하거나 자신만의 모델을 훈련시킬 수 있는 두 가지 선택지를 제공합니다.

사용자 친화적인 GUI

• 사용자는 편리한 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 쉽게 기존 모델을 활용하거나 자체 모델을 훈련시킬 수 있습니다. 이는 높은 접근성을 제공하며, 사용자가 더 적극적으로 참여할 수 있게 합니다.

기존 사전 훈련된 모델 사용 또는 사용자 훈련 모델 선택

1. 기존 사전 훈련된 모델 사용 (Existing Pre-Trained Model): 판타지 헬멧 생성 (Fantasy Helmets): 이 모델은 판타지 스타일의 헬멧을 생성하기 위해 사전에 훈련되어 있으며, 사용자는 이를 바로 활용하여 다양한 헬멧 디자인을 생성할 수 있습니다.
2. 사용자 훈련 모델 선택 (Optional User-Trained Model): 판타지 헬멧 데이터셋 (Fantasy Helmet DataSet): 사용자는 15-25개의 이미지를 사용하여 자신만의 데이터셋을 구성하고 이를 통해 모델을 직접 훈련시킬 수 있습니다. 이는 특정 스타일이나 세밀한 요구 사항을 충족시키는 맞춤형 모델을 생성할 수 있는 기회를 제공합니다.

이 슬라이드는 사용자가 자신의 요구에 맞춰 모델을 선택하고 미세조정을 통해 창의적인 결과를 얻을 수 있도록 하는 프로세스를 강조하고 있습니다.

이 슬라이드는 모델 미세조정: 아이템 (Model Finetuning: Items) 에 대한 절차를 세 가지 단계로 설명합니다:

1. 기본 프롬프트 활용:
   • "중세 헬멧"이라는 간단한 프롬프트로, 다양한 스타일의 헬멧을 생성할 수 있습니다. 각 헬멧은 고유하며 투명 배경에 개별적으로 표현됩니다.
2. 사용자 입력에 따른 변형 생성:
   • 사용자는 추가 입력(예: 색상, 촉수, 홀로그래픽, 큰 뿔 등)을 통해 더욱 다양한 변형을 생성할 수 있습니다. 생성된 모든 이미지는 일관된 마무리를 보여줍니다.
3. 반복적 과정을 통한 세부 조정:
   • 이 과정은 반복적으로 수행되며, 사용자는 업스케일링 및 세부 조정을 자유롭게 결정할 수 있습니다. 사용자의 선택에 따라 상당한 변형이 가능합니다.

이 슬라이드는 사용자가 단순한 입력부터 복잡한 맞춤 설정에 이르기까지 다양한 수준의 상호작용을 통해 자산을 생성하고 미세 조정할 수 있는 과정을 보여줍니다. 이는 아이템, 캐릭터, 환경 등 모든 종류의 자산에 적용될 수 있습니다.

이 슬라이드는 **모델 미세조정: 스타일 (Model Finetuning: Style)**에 대한 과정을 세 단계로 설명합니다:

1. 훈련 (Training):
   • 모델은 Raini Studio의 "The Lords of Light TCG"에서 15장의 카드를 사용하여 미세조정되었습니다. 이 초기 단계는 특정 예술 스타일에 모델을 적응시키는 데 중점을 둡니다.
2. 생성 (Generate):
   • 미세조정된 모델을 사용하여, 텍스트 프롬프트에 기반한 다양한 변형을 생성할 수 있습니다. 이는 훈련 데이터의 일러스트레이티브 스타일을 일치시키며 다양한 캐릭터와 테마를 포함합니다.
3. 업스케일 (Upscale):
   • 플랫폼의 독자적인 자동 업스케일 방식을 사용하여 최종 이미지를 선별하고 생산용으로 정제합니다. 이 단계는 이미지의 품질을 최적화하여 최종 사용자에게 제공하기 적합한 상태로 만듭니다.

각 단계는 창조적인 미디어 제작에 필요한 AI의 활용을 보여줍니다. 사용자는 미세조정된 AI 모델을 통해 특정 예술 스타일에 맞춤화된 고품질의 이미지를 효율적으로 생성할 수 있습니다.

이 슬라이드는 **모델 미세조정: 등각투영 건물 (Model Finetuning: Isometric Buildings)**의 과정을 설명합니다. 사용자는 트레이닝을 통해 또는 기존 모델을 선택하여 다양한 건물 디자인을 생성할 수 있습니다. 이 과정을 통해 나온 초기 디자인들은 간단한 프롬프트를 기반으로 생성됩니다. 그 후 선택된 이미지들은 플랫폼의 고해상도 업스케일링 기술을 통해 최종 제작 사용을 위해 세밀하게 조정됩니다.

• 생성(Generate): 다양한 초기 건물 디자인이 사용자의 입력에 따라 생성됩니다.
• 업스케일(Upscale): 플랫폼의 고해상도 업스케일링 기술을 사용하여 선택된 이미지를 최종적으로 활용할 수 있도록 세부적으로 조정합니다.

이러한 과정은 다양한 프로덕션 요구에 부응할 수 있는 세밀하고 사용자 지정 가능한 결과물을 제공하기 위해 설계되었습니다.

이 슬라이드는 환경 생성 (Generating Environments) 에 대한 프로세스를 설명합니다. 사용자는 기존 플랫폼 모델을 사용하거나 자신의 스타일에 맞는 모델을 훈련시켜, 지적 재산권(IP)과 일치하는 고품질의 환경 렌더링을 생성할 수 있습니다. 이 과정에서는 플랫폼의 새로운 Alchemy 파이프라인을 활용하여 특히 높은 품질의 환경 이미지를 생성합니다. 또한, 사용자가 플랫폼에 쉽게 적응할 수 있도록 '화이트 글러브' 모델 훈련 서비스도 제공됩니다.

• Alchemy 파이프라인 활용: 새로운 Alchemy 기술을 사용하여 사용자의 스타일에 맞춘 고품질 환경 렌더를 생성합니다.
• 모델 훈련 및 사용: 사용자는 기존 플랫폼 모델을 사용하거나 자체 모델을 훈련시켜 필요한 환경을 만들 수 있습니다.
• '화이트 글러브' 지원 제공: 사용자가 모델을 쉽게 훈련하고 활용할 수 있도록 전문적인 지원을 제공합니다.

이 과정은 게임 개발, 영화 제작 등 다양한 창작 활동에 필요한 맞춤형 환경을 제작하는 데 유용합니다.

이 슬라이드는 2D 환경 준비 (Preparing a 2D Environment) 프로세스를 소개합니다. 사용자는 미세 조정된 모델을 사용하여 생성된 자산을 활용하고, 캔버스 도구의 inpainting 및 outpainting 기능을 사용하여 일관된 스타일을 유지하면서 이미지를 직접 수정할 수 있습니다. 최신 캔버스 업데이트는 대략적인 스케치를 지원하여 AI가 강화된 편집을 빠르게 수행할 수 있도록 합니다.

• 미세 조정된 모델 사용: 사용자는 미세 조정된 모델을 통해 생성된 자산을 활용할 수 있습니다.
• 캔버스 도구 활용: 캔버스 도구의 inpainting과 outpainting 기능을 통해 사용자는 자신의 스타일과 일치하는 이미지를 직접 편집할 수 있습니다.
• AI 강화 편집 지원: 새로운 캔버스 업데이트는 AI 기능을 활용하여 빠른 이미지 편집을 가능하게 합니다.

이 프로세스는 특히 게임 개발이나 디지털 아트 작업에서 유용하게 사용될 수 있습니다, 이는 사용자가 쉽게 자신의 스타일에 맞는 2D 환경을 생성하고 수정할 수 있게 해 줍니다.

이 슬라이드는 예술가들이 초안 스케치에서 완성된 작품으로의 변환 (Artist Sketch to Finished Work) 과정을 보여줍니다. 예술가는 대략적인 스케치를 빠르게 완성된 작품으로 변환할 수 있으며, 소스 강도를 조절하여 최종 결과물이 원본에서 얼마나 벗어날지 결정할 수 있습니다. 새로운 캔버스 업데이트를 통해 예술가는 완성된 작품에 대해 직접 스케치를 하고, 그 조정을 최종 스타일에 반영할 수 있습니다.

• 초안에서 완성까지: 예술가는 간단한 스케치에서 시작하여, 상세하고 정교한 최종 작품으로 발전시킬 수 있습니다.
• 소스 강도 조절: 작업의 원본에서 벗어날 정도를 사용자가 조절할 수 있어, 창의적인 표현이 가능합니다.
• 직접 스케치: 새로운 캔버스 도구를 사용하여 완성된 작품에 대한 스케치를 직접 추가하고, 이를 최종 결과물에 적용할 수 있습니다.

이 과정은 예술가들이 자신의 창작물에 대해 더 큰 통제력을 가지고, 창의적인 아이디어를 실현할 수 있는 능력을 향상시킵니다.

이 슬라이드는 일관된 모델 턴어라운드 시트 (Consistent Model Turnaround Sheets) 제작 과정을 보여줍니다. Leonardo.ai 플랫폼을 사용하여 2D 캐릭터 모델의 턴어라운드 시트를 일관되게 생산할 수 있습니다. 이러한 시트는 3D 캐릭터 생성 파이프라인에서 매우 유용하며, 이 과정을 추상화하는 것은 Leonardo 플랫폼의 단기 로드맵의 일부입니다.

• 2D 캐릭터 모델 턴어라운드 시트: 다양한 각도에서 캐릭터의 모습을 보여주는 시트를 일관되게 생산할 수 있습니다. 이는 캐릭터의 모든 측면을 보여주며, 3D 모델링 작업의 기초가 됩니다.
• 3D 캐릭터 생성 파이프라인의 활용: 이러한 시트는 3D 캐릭터를 설계하고 제작할 때 필수적인 참고 자료로 사용됩니다.
• 플랫폼의 로드맵 구현: Leonardo.ai는 이러한 기능을 통해 사용자가 더 효과적으로 3D 캐릭터를 생성할 수 있도록 지원합니다.

이러한 도구와 기능은 디지털 아티스트와 캐릭터 디자이너들에게 매우 유용하며, 작업의 효율성과 정확성을 높여줍니다.

이 슬라이드는 자세 일관성 (Pose Consistency) 유지를 위한 기술을 보여줍니다. Leonardo.ai는 이미지 생성 과정에서 입력 이미지를 활용하여 출력물에 자세를 일관되게 반영할 수 있는 기능을 제공합니다. 이는 Pose2Image, Depth2Image 및 Edge2Image 기술을 통해 이루어집니다.

• Pose2Image: 사용자가 제공한 이미지의 자세를 기반으로 새로운 이미지를 생성합니다. 이 기능은 특히 캐릭터 디자인에서 유용하게 사용될 수 있습니다.
• Depth2Image 및 Edge2Image: 이 기술들은 이미지의 깊이와 가장자리 정보를 활용하여 더 세밀하고 정교한 이미지 생성을 가능하게 합니다.

이 기능들은 사용자가 제어할 수 있으며, 특히 복잡한 조명이나 세부적인 질감을 요하는 디지털 아트워크 생성에 있어서 큰 도움을 줍니다. 이로써 사용자는 보다 정밀하고 일관된 결과물을 얻을 수 있습니다.

이 슬라이드는 Leonardo Alchemy라는 새로운 이미지 생성 파이프라인을 소개하고 있습니다. 이 기술은 내부 지적 재산(IP) 혁신을 통합하여 미세 조정된 모델을 강화하고 이미지의 품질과 일관성을 대폭 향상시키는 것을 목표로 합니다.

슬라이드에는 Alchemy를 사용하지 않은 예시와 사용한 예시가 나란히 비교되어 있습니다:

• Alchemy를 사용하지 않은 경우: 이미지는 상세하긴 하지만 비교적 평범한 질감과 색상을 보여줍니다.
• Alchemy를 사용한 경우: 이미지는 훨씬 더 섬세하고 복잡한 디테일을 가진 깊이와 풍부한 색상을 보여줍니다. 더욱 세밀한 질감과 빛의 반사 등이 더욱 현실적으로 표현되어 있습니다.

이러한 기술은 같은 모델, 프롬프트, 기본 설정을 사용하여 생성되었음에도 불구하고, Alchemy의 적용 유무에 따라 결과물의 차이를 명확하게 보여줍니다. 이는 사용자가 고급 이미지 생성을 필요로 할 때 큰 이점을 제공할 수 있습니다.