영상이 소프트웨어가 되는 순간
AI 영상 생성이 재생 속도를 앞질렀다. 중요한 변화는 영상이 싸지는 쪽이 아니다. 방송이 완성된 파일의 재생을 멈춘다. 시청자 반응을 받아 다음 장면을 계속 만드는, 실행 중인 프로그램이 된다.
창작과 문화
sepia: De-AI writing skill
어휘를 손봐도 AI 소설 탐지율은 95.5%에서 93.9%로만 떨어진다. 흔적이 남는 자리는 서사 구조라는 StoryScope의 측정을 규칙으로 옮긴 오픈소스 스킬. 소설은 구조를 먼저 수리하고, 릴리스 노트나 사후 분석 같은 업무 문서는 게시 지면별 규칙을 따로 받는다.
Training AI to Paint with Code
이 수채화들은 이미지 생성 모델이 만든 것이 아니다. 언어 모델이 그림을 그려 내는 자바스크립트를 작성했고, 그 코드를 쓰는 방법은 강화학습으로 익혔다.
A Primer on the Most Important Concepts to Train a LoRA - part 3: Hyperparameters
r/StableDiffusion 3부작 LoRA 훈련 가이드의 마지막 편. Rank·Alpha·Repeats·LR·LR 스케줄러·Timestep 분포·Optimizer의 역할과 실전 기준값, 오버트레이닝 감지 프롬프트 체크리스트, 정규화 데이터셋의 목적을 정리한다.
A Primer on the Most Important Concepts to Train a LoRA - part 2: Captioning
r/StableDiffusion 3부작 LoRA 훈련 가이드의 2편. 캡션이 왜 훈련 신호를 결정짓는가, 무엇을 캡션하고 무엇을 캡션하지 않아야 하는가, 그리고 익스트림 클로즈업의 소유격 결속 기법과 다중 개념 disentanglement까지 정리한다.
A Primer on the Most Important Concepts to Train a LoRA - part 1: Dataset
r/StableDiffusion 3부작 LoRA 훈련 가이드의 1편. 데이터셋 준비의 원리와 자주 하는 오해, 각도·해상도·다양성 설계, v0 LoRA로 인공 캐릭터의 데이터 부족을 우회하는 전략을 정리한다.
Humanize KR (Korean AI Writing Remover)
한국어 LLM 출력의 티를 걷어내는 클로드 코드 플러그인. 70여 개 서브패턴을 A~J 10대 카테고리와 3단 심각도로 정리한 taxonomy가 정본이고, 원문의 AI 냄새 강도에 따라 light·standard·heavy 세 경로로 갈라 처리한다.
「돌려차기 해」라고 쓰기만 하면 캐릭터가 움직인다 — HY-Motion × Codex × BlenderMCP 파이프라인 전체 해설
본직 3D 크리에이터 하야시몬(@hayashimon1)이 X에 올린 워크플로우 해설. 텍스트 프롬프트만으로 15초 격투 신을 만들었고, Codex는 모션을 만들지 않고 파이프라인 자체를 설계·자동화한다는 것이 핵심이다.
Text-To-VRMA: 텍스트로 VRM 캐릭터를 움직이는 웹앱
「그 자리에서 손을 흔든다」 같은 텍스트를 넣으면 AI가 VRM 캐릭터의 모션을 만들어 브라우저 안에서 재생하고 .vrma 파일로 저장하는 웹앱. 개발자가 내세운 「낮은 VRAM으로도 돌아간다」는 주장을 코드에서 확인해 보니, VRAM 병목이 어디였는지 정확히 짚어 그 한 덩어리만 CPU로 옮긴 결과였다.
한 달 만에 수익 창출한 채널을 과감히 버리고 월 1,000만 원을 달성한 이유
FE 개발자 겸 유튜버 안나가 3번째 채널의 실패와 4번째 채널의 월 1,000만 원 수익을 유튜브 스튜디오 실측 데이터로 회고한다. 조회수보다 시청 지속시간, 그리고 초반 30초 잔존율이 RPM을 결정한다.