더빙 영화에서 입 모양과 더빙 언어의 불일치 문제는 항상 관객을 괴롭히고 영화 감상 경험에 영향을 미쳐 왔습니다. 인도의 스타트업 NeuralGarage는 이 문제를 해결하기 위해 노력하고 있습니다. 자신이 개발한 "VisualDub" 기술은 입 모양과 더빙을 정확하게 일치시켜 영화 품질을 향상시킬 수 있습니다. 이 기사에서는 NeuralGarage의 기술, 개발 이력 및 향후 계획을 자세히 소개하고 업계에서 NeuralGarage의 장점과 과제를 분석합니다.
더빙 영화를 시청할 때 관객은 종종 문제에 직면합니다. 캐릭터의 입 모양이 더빙 언어와 일치하지 않아 시청 경험에 영향을 미칠 뿐만 아니라 스토리에 몰입하기 어렵게 만듭니다. 이러한 상황을 바꾸기 위해 2021년에 설립된 인도 스타트업 NeuralGarage는 더빙 산업에 혁명을 일으키기 위해 적극적으로 노력하고 있습니다.
NeuralGarage는 인도 방갈로르에 본사를 두고 있으며 4명의 오랜 친구인 Anjan Panjaj, Subhashish Saha, Subabraat Dbanta 및 Mandal Natkar가 공동 창립했습니다. 이 플랫폼은 더빙된 콘텐츠의 얼굴 동작 불일치 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. NeuralGarage는 "VisualDub" 기술을 통해 캐릭터의 입 모양과 더빙의 일관성을 보장할 뿐만 아니라 영상의 자연스러움과 높은 품질을 유지합니다.
NeuralGarage는 AWS Global Generative AI Accelerator 프로그램에서 두각을 나타냈으며 AWS 프로모션 크레딧 및 기타 지원으로 100만 달러를 받았습니다. 회사는 얼굴 표정을 조정할 때, 특히 카메라 각도와 조명이 바뀔 때 비디오 품질이 보장되어야 한다고 강조하는데, 이는 특히 어려운 과제입니다.
예를 들어, 교수가 'Paper'를 시청하면서 스페인어로 말하면 NeuralGarage의 기술은 마치 그가 영어로 말하는 것처럼 보이게 할 수 있습니다. 회사의 공동 창립자이자 최고 기술 책임자인 Subbharat Depantal은 "이런 동시성을 경험하면 이전 방식으로 돌아가기가 어렵습니다."라고 말했습니다.
현재 NeuralGarage는 Amazon India 및 Coca-Cola와 같은 유명 기업과 제휴하여 광고 업계가 다양한 축제 또는 프로모션을 위한 비디오 콘텐츠를 신속하게 업데이트할 수 있도록 지원하고 있습니다. Depantal은 Amazon India가 최근 동일한 비디오 영상을 다양한 계절별 마케팅 캠페인에 적용하여 이 기술을 활용하기 시작했다고 언급했습니다.
영화 산업에서 NeuralGarage는 시장 점유율 95%를 차지하는 Europa Movies와 같은 영화 배급사와 협력하여 글로벌 배급, 불법 복제 방지, 더빙 동기화 등의 문제에 대처할 수 있도록 지원합니다.
NeuralGarage의 기술적 잠재력에도 불구하고 여전히 많은 과제에 직면해 있습니다. 주요 문제 중 하나는 다양한 카메라 각도와 조명 조건에 적응하면서 얼굴 조정이 고품질 비디오와 원활하게 통합되도록 하는 것입니다. 또한 유명 배우의 얼굴 표정을 처리할 때 기술이 자연스럽게 유지되고 '인공지능 느낌'을 피해야 합니다.
경쟁에 대처하기 위해 NeuralGarage는 2025년에 시장 영향력을 더욱 확대할 계획입니다. 회사는 2022년 Xfinity Ventures로부터 145만 달러의 자금 조달을 성공적으로 받았고, 현재 사업 규모 확장과 제품 개선을 위해 시리즈 A 자금 조달을 준비하고 있습니다.
가장 밝은 부분:
NeuralGarage는 AI 기술을 사용하여 더빙과 립싱크 간의 불일치 문제를 해결하여 영화 감상 경험을 향상시킵니다.
이 회사는 광고 콘텐츠의 유연한 업데이트를 촉진하기 위해 Amazon India 및 Coca-Cola와 같은 유명 브랜드와 파트너십을 맺었습니다.
NeuralGarage는 2025년 시장 영향력을 확대할 계획이며 시리즈 A 자금 조달을 준비하고 있습니다.
NeuralGarage의 기술은 영화 및 광고 산업에 새로운 가능성을 제공하며 앞으로의 발전을 기대해 볼 가치가 있습니다. 그러나 계속해서 경쟁력을 유지하려면 기술적인 문제를 지속적으로 극복하고 AI 기술의 자연성과 안정성을 향상시키는 것이 필요합니다.