생성형 확장 개요

Adobe Firefly 기반 생성형 확장 도구를 사용하면 편집자가 기존에 없던 프레임을 소량 추가하여 원하는 방식으로 스토리를 전달할 수 있습니다. 클릭하고 드래그하기만 하면 비디오나 오디오 클립의 시작이나 끝에 소량의 프레임을 원활하게 추가하여 캐릭터의 반응을 조금 더 길게 유지하거나, 보다 부드러운 전환을 만들거나, 배경음을 늘리거나, 원치 않는 카메라 움직임을 숨길 수 있습니다. 

[생성형 확장]을 사용하여 추가 프레임을 만드는 방법을 알아봅니다.

작동 방식

현재 미디어 요구 사항

비디오 

이 제한은 소스 미디어에 적용됩니다. 현재는 이 매개변수를 넘어서 미디어를 확장할 수 없으며, 이는 시퀀스에서 스케일링을 적용하는 경우에도 마찬가지입니다.

• 비디오 소스 미디어 해상도:
  • 1920x1080 또는 1080x1920
  • 720x1280 또는 1280x720
  • 3840x2160 또는 2160x3840
  • 4096x2160 또는 2160x4096
• 12~30fps
• 8비트, SDR

오디오

• 생성형 확장은 말로 하는 대화를 만들거나 확장할 수 없습니다. 확장할 때는 원래 음성 내용의 무결성을 유지하기 위해 기존 대화가 음소거됩니다.
• 음악 구조의 복잡성과 저작권 문제 가능성으로 인해 음악이 포함된 클립은 확장할 수 없습니다.
• 현재는 모노와 스테레오 오디오만 지원됩니다. 서라운드 사운드 및 5.1 오디오 형식은 생성형 확장과 호환되지 않습니다.

생성한 콘텐츠 관리

생성형 확장을 사용하면 AI 생성 미디어를 원본 클립과 결합하여 프로젝트 패널에 새 클립이 만들어집니다.각 확장은 프로젝트 설정에서 할당된 캡처 및 생성 스크래치 디스크에 H264 MP4 또는 .wav 파일로 저장됩니다. 이 위치를 설정하려면 프로젝트 설정 > 스크래치 디스크를 엽니다.여기에서 생성한 미디어의 새 위치를 지정하여 워크플로우와 용량 요구 사항에 맞게 스토리지를 관리할 수 있습니다. 

진행 중인 개발 및 제한 사항

생성형 확장은 비디오 편집 소프트웨어 내 편집자를 위한 생성형 AI의 첫 번째 애플리케이션입니다.이 기능은 많은 편집자가 편집에서 겪는 일반적인 문제를 해결하는 데 도움이 되는 흥미로운 도구이지만, 이것은 단지 시작일 뿐입니다.많은 워크플로우에는 더 높은 품질의 출력과 강력한 전환 프로세스가 필요합니다. 향후 몇 개월 안에 생성형 확장의 이점을 누릴 수 있는 미디어 유형 범위가 형식과 색상 공간 등으로 확대될 예정입니다.다른 크리에이터에게 프로젝트를 쉽게 전달할 수 있도록 고급 워크플로우를 검토하고 있습니다. 

또한 다음 기능의 경우 이 반복 작업에서 몇 가지 제한 사항이 알려져 있습니다.

• 생성형 확장은 클립의 시작 부분이나 끝 부분에만 적용할 수 있으며 모두 적용할 수는 없습니다.
• 음성을 텍스트로 변환, 텍스트 기반 편집 및 캡션
• Media Intelligence
• 마커 
• 클립 속성(오디오 채널, 색상, 푸티지 해석, 시간 코드) 수정 및 속도 조정
• 시간 코드 및 사용자 입력 메타데이터
• 형식 교환(XML, AAF, EDL, OMF)
• Audition 워크플로우에서 After Effects 컴포지션 및 편집으로 대체
• 멀티캠 소스 시퀀스
• 프로덕션
• iPhone HDR 클립

이러한 제한 사항과 제안된 해결 방법에 대해 자세히 알아보십시오.

개인 정보 및 데이터 사용

사용자의 미디어는 절대 Adobe의 AI 모델을 훈련하는 데 사용되지 않습니다. 미디어는 사용자가 요청한 확장 분량을 만드는 데에만 사용되므로 사용자의 콘텐츠는 비공개로 유지되고 사용자가 제어할 수 있습니다. Adobe의 생성형 AI 약속에 대해 자세히 알아보세요.

향후 개선 사항

Adobe는 생성형 확장을 개선하기 위해 끊임없이 노력하고 있습니다. 향후 업데이트에서는 더 높은 해상도, 프레임 속도, HDR 콘텐츠, 소셜 미디어용 세로 비디오 등 추가 종횡비를 지원하는 것이 목표입니다. 

사용자님의 피드백은 중요합니다

앱을 개선할 수 있게 도와주세요! 각 확장 작업을 수행한 후 AI 레이블을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 양호한 결과물 또는저품질 결과물을 선택합니다. 결과물이 적절하거나 개선이 필요한 이유에 대한 구체적인 피드백을 제공할 수 있습니다. 

• 생성형 확장 FAQ
• 생성형 확장 알려진 문제
• 모델 출력 피드백을 위한 사용자 데이터 저장

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