넷플릭스가 AI로 예고편을 편집하는 이유

영화 제작 및 동영상 제작과 관련하여 현재 AI 세계에는 흥미진진하고좋은 일들이많이 일어나고 있습니다. 동영상 전문가의 삶을 더 쉽고 능률적으로 만들어 주는멋진 AI 도구와 기능을많이 소개해드렸습니다.

하지만 앞서 살펴본 바와 같이 영화 제작에는 AI가 절대 대체할 수 없는 특정 요소가 있을 수 있습니다.

이러한 영화 제작 전문 분야 중 하나는 비디오 편집 자체와 관련이 있을 수 있으며, 비디오 편집자가 여러 개의 영상을 응집력 있고 감동적인 스토리로 만들기 위해 미묘하고 창의적인 결정을 내리는 것과 관련이 있습니다.

그럼에도 불구하고 넷플릭스는 최근 머신 러닝 알고리즘을 통해 수십만 시간의 스트리밍 프로그램과 영화 영상을 제공받아 새로운 인공지능을 학습시켜 매치 컷을 제작하는 데 힘쓰고 있다는 사실을 공개했습니다.

이 소식에 대해 우리가 알고 있는 모든 것을 살펴보고, 이 글을 읽고 있는 인공지능 봇이 아닌 사람이 향후 넷플릭스의 인공지능 알고리즘과 경쟁하고 싶을 때를 대비해 자신의 기술을 연마하고 싶은 분들을 위해 유용한 링크와 리소스를 제공하겠습니다.

매치 컷이란?

기본적인 것부터 시작하겠습니다. 매치 컷이란 무엇인가요?

이론과 실무에서 매치 컷은 공통점이 있는 두 장면 사이를 잘라내는 간단한 편집 기법에 불과합니다. 큐브릭부터 스필버그, 텔레비전 광고, 친구의 결혼식 영화에이르기까지 다양한 영화에서 매치 컷이 실제로 사용되는 것을 보셨을 것입니다. 매치 컷은 비디오 편집의 진정한 필수 요소입니다.

자세한 맥락과 예시를 제공하는 훌륭한 동영상을 참조하세요:

보시다시피 매치 컷은 일반적인 용어이지만, 매치 컷에 대해 더 정확하게 설명하려면 세 가지 유형의 매치 컷 중 하나에 집중하는 것이 좋습니다.

다양한 유형의 매치 컷

세 가지 유형의 매 컷에는 어떤 것이 있나요? 일반적으로 그래픽, 오디오, 움직임으로 나뉩니다. 각 유형에 대한 자세한 정보는 다음과 같습니다:

• 그래픽 매치 컷: 그래픽 매치 컷을 사용하면 프레임에서 특정 한 가지에 초점을 맞추고 샷 사이에 다른 모든 것을 변경할 수 있습니다. 특정 물체, 모양 또는 색상이 될 수 있습니다.
• 청각적 매치 컷: 오디오 매치 컷을 사용하면 두 장면이 시각적으로 완전히 다르지만 비슷한 사운드나 대사로 연결됩니다.
• 무브먼트 매치 컷: 무브먼트 매치 컷의 경우 샷 사이에 동일한 카메라 모션 또는 액션이 수행됩니다.

각각 고유한 특성이 있지만, 이러한 다양한 유형을 결합한 매치 컷을 자주 볼 수 있습니다. 하지만 매치 컷의 전반적인 목표는 서로 전혀 연결되지 않거나 관련성이 없어 보이는 두 장면 사이에 미묘하게(때로는 노골적으로) 주제적 연관성을 부여하는 것입니다.

넷플릭스는 머신러닝으로 무엇을 하고 있나요?

이제 넷플릭스가 머신 러닝과 매치 컷을 어떻게 활용하고 있는지 살펴봅시다. 다양한 크리에이티브 기술자와 머신 러닝 엔지니어가 등장하는 이 동영상에서는 넷플릭스 개발자들이 AI 프로그램을 학습시켜 매치 컷을 만드는 방법을 학습시키는 최근의 작업을 소개합니다.

 

넷플릭스는 수천 시간 분량의 영상을 분류하고 빠르게 알고리즘화하는 데 도움이 되는 복잡한 머신 러닝 시스템인 인스턴스 세분화(Instant segmentation) 및 광학 흐름(Optical flow)과 같은 매우 정교한 기술을 구현하여 이 프로세스를 어떻게 진행하고 있는지 잘 설명합니다.

 

이 프로젝트의 원래 목표는 단순히 넷플릭스 편집자가 예고편을 더 빠르고 쉽게 편집할 수 있도록 돕는 것이었습니다.

그러나 팀이 동영상에서 설명한 것처럼, 궁극적으로 이 기술을 학습시켜 이러한 알고리즘 제안을 기반으로 새로운 프로그램과 콘텐츠를 편집하는 데 사용할 수 있습니다.