AI 요약관련 정보

• 비터 레슨(The Bitter Lesson)은 인간의 전문 지식보다 데이터와 계산 능력을 활용하는 일반적인 방법이 장기적으로 더 나은 성능을 보인다는 개념을 탐구합니다. 🤖
• FAL의 AI 모델(Cling, Omnihuman), Suno를 활용하여 틱톡 조회수를 극대화하는 실험을 진행합니다. 🎶
• 틱톡 영상의 조회수, 좋아요, 댓글, 공유 등의 데이터를 수집하여 영상 제작 과정을 반복적으로 개선합니다. 📊
• 이미지 프롬프트, 비디오 프롬프트, 음악 선택, 립싱크 여부, 제목, 사용 모델, 영상 길이 등의 요소를 평가하여 최적화합니다. 🎬
• 편향을 줄이기 위해 데이터 기반으로만 의사 결정을 내립니다. 🧠
• 이미지 생성, 립싱크 없는 비디오 생성, 립싱크 비디오 생성, 틱톡 통계 수집을 위한 MCP 서버를 구축합니다. ☁️
• 오디오 데이터 수집은 수동으로 처리합니다. 🎤
• 엔비디아의 생성형 AI 인증 웨비나를 통해 AI 기술 인증을 받는 방법을 소개합니다. 🧑‍🎓
• 기존 영상 두 개를 분석하여 더 나은 성능을 보이는 요소를 파악하고, 새로운 영상 제작에 반영합니다. 🔍
• 클로드(Claude)를 사용하여 틱톡 통계를 분석하고, 데이터 기반으로 새로운 영상 아이디어를 제안받습니다. 💡
• 새로운 이미지 프롬프트, 제목, 해시태그를 생성하고, 비디오 데이터를 업데이트합니다. #️⃣
• Omnimodel MCP 서버 문제로 인해 Cling 모델을 대신 사용합니다. 🛠️
• 프리미어 프로(Premiere Pro)를 사용하여 영상을 편집하고 틱톡에 업로드합니다. 💻
• 데이터 추적 및 통계 분석을 통해 반복적인 개선을 시도합니다. 🔄
• 엔비디아 웨비나 참여를 독려하며, MCP 서비스 설정 공유 및 초대 라운드 진행 계획을 밝힙니다. 🎁