오디오 생성 및 편집 분야에서 주목받는 인공지능모델

최근 오디오 생성 및 편집 분야에서 주목받는 모델들은 다음과 같습니다:

1. Fugatto: 다양한 텍스트 지시와 선택적 오디오 입력을 기반으로 오디오를 합성하고 변환하는 모델입니다. 이 모델은 오디오와 언어 간의 의미 있는 관계를 학습하여, 복합적인 지시를 수행할 수 있습니다.
2. UniAudio: 음성, 소리, 음악, 노래 등 다양한 오디오 유형을 생성할 수 있는 범용 오디오 생성 모델입니다. 다양한 입력 조건(예: 음소, 텍스트 설명, 오디오 자체)을 기반으로 여러 종류의 오디오를 생성하며, 100,000시간 이상의 멀티소스 오디오 데이터를 활용하여 학습되었습니다.
3. AudioBox: 자연어 프롬프트를 통해 통합된 오디오 생성을 수행하는 모델로, 음성 및 사운드 등 다양한 오디오 모달리티에서 전례 없는 제어력을 보여줍니다. 이 모델은 기존 생성 모델의 한계를 극복하며, 팟캐스트, 영화, 게임 등 다양한 분야에서 혁신적인 응용 가능성을 제공합니다.
4. VoiceLDM: 텍스트 설명과 환경적 맥락을 기반으로 음성을 생성하는 모델입니다. 이 모델은 텍스트 설명과 음성 스타일을 결합하여 다양한 음성 출력을 생성할 수 있습니다.

이러한 모델들은 오디오 생성 및 편집 분야에서 혁신적인 접근을 제공하며, 다양한 응용 분야에서 활용될 수 있습니다.

 

1. Fugatto는 NVIDIA가 개발한 최첨단 생성형 AI 모델로, 텍스트 지시와 선택적 오디오 입력을 기반으로 음악, 음성, 사운드의 다양한 조합을 생성하거나 변형할 수 있습니다.

주요 특징:

• 다양한 오디오 생성 및 변형: Fugatto는 텍스트 프롬프트를 통해 새로운 음악 스니펫을 생성하거나, 기존 노래에서 악기를 제거하거나 추가하며, 목소리의 억양이나 감정을 변경할 수 있습니다. citeturn0search2
• 이전에 없던 소리의 창조: 이 모델은 트럼펫이 개처럼 짖는 소리와 같이 이전에 들어본 적 없는 독특한 소리를 만들어낼 수 있습니다. citeturn0news15
• 음성 변조 및 편집: Fugatto는 음성의 억양이나 감정을 변경하고, 악기를 교체하는 등 오디오 콘텐츠를 변형할 수 있습니다. citeturn0news16

활용 사례:

• 음악 프로토타이핑 및 편집: 음악 프로듀서는 Fugatto를 사용하여 다양한 스타일, 목소리, 악기를 시도하며 노래 아이디어를 빠르게 프로토타입하거나 편집할 수 있습니다.
• 광고 및 교육 콘텐츠 현지화: 광고 대행사는 다양한 지역이나 상황에 맞게 음성 해설의 억양과 감정을 조정할 수 있으며, 언어 학습 도구는 사용자 지정 목소리를 활용하여 개인화된 학습 경험을 제공할 수 있습니다. 
• 비디오 게임 개발: 게임 개발자는 Fugatto를 통해 게임 플레이 중 동작에 따라 오디오 애셋을 실시간으로 수정하거나 새로운 애셋을 생성할 수 있습니다.

기술적 세부사항:

• 모델 아키텍처: Fugatto는 25억 개의 파라미터를 가진 기초 생성형 트랜스포머 모델로, NVIDIA DGX 시스템에서 32개의 NVIDIA H100 텐서 코어 GPU를 사용하여 훈련되었습니다.
• 데이터셋 및 훈련: 연구팀은 수백만 개의 오디오 샘플로 구성된 혼합 데이터셋을 생성하고, 다양한 오디오 생성 및 변형 작업을 수행할 수 있도록 모델을 훈련했습니다.

출시 및 접근성:

현재 Fugatto의 공개 출시 일정은 발표되지 않았으며, NVIDIA는 기술의 잠재적 오용 가능성을 고려하여 신중하게 공개 여부를 검토하고 있습니다.

참고 영상:

NVIDIA의 Fugatto 소개 영상

https://youtu.be/qj1Sp8He6e4

 

2. UniAudio는 다양한 오디오 생성 작업을 하나의 통합된 프레임워크에서 처리할 수 있도록 설계된 고급 오디오 기반 모델입니다. 기존의 특정 작업에 특화된 모델과 달리, UniAudio는 대규모 언어 모델(LLM)에서 사용하는 기술을 활용하여 음성, 소리, 음악, 노래 등 다양한 유형의 오디오를 생성합니다.

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UniAudio의 주요 특징

1. 통합 오디오 토큰화 (Unified Audio Tokenization):
   • UniAudio는 서로 다른 오디오 유형과 해당 입력 모달리티를 통합된 토큰 시퀀스로 변환하는 토큰화 과정을 사용합니다.
   • 이를 통해 여러 오디오 형태를 원활하게 처리하고 생성할 수 있습니다.
2. LLM 기술 기반 시퀀스 모델링:
   • 입력과 출력의 소스-타겟 페어를 하나의 시퀀스로 연결하여, 대규모 언어 모델(LLM)의 다음 토큰 예측 방식을 활용해 오디오 콘텐츠를 효과적으로 모델링합니다.
3. 멀티스케일 트랜스포머 아키텍처:
   • 신경 코덱 기반 토큰화로 인한 긴 시퀀스를 처리하기 위해 멀티스케일 트랜스포머 구조를 도입하여, 대규모 오디오 데이터를 효율적으로 관리합니다.

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훈련 및 성능

1. 방대한 훈련 데이터:
   • UniAudio는 165,000시간에 이르는 대규모 오디오 데이터셋으로 훈련되어, 다양한 오디오 속성과 모달리티 간 상호 관계를 깊이 학습합니다.
2. 확장 가능한 모델 크기:
   • 10억 개 이상의 매개변수를 포함하여, 복잡한 오디오 생성 작업을 높은 수준으로 수행할 수 있습니다.
3. 다양한 작업에서의 성능:
   • 텍스트-음성 변환(TTS), 음성 변환, 노래 음성 합성, 음성 향상 등 11개의 오디오 생성 작업에서 최첨단(State-of-the-Art) 또는 경쟁력 있는 결과를 제공합니다.

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잠재력과 활용 분야

UniAudio는 범용 오디오 생성 모델로서, 간단한 미세 조정을 통해 새로운 작업을 지원할 수 있는 가능성을 제공합니다. 통합된 접근 방식을 통해 다양한 응용 프로그램에서 오디오 생성 솔루션 배포를 간소화합니다.

주요 활용 사례:

1. 텍스트-음성 변환(TTS):
   • 텍스트 입력으로부터 자연스럽고 표현력 있는 음성을 생성.
2. 음악 및 소리 생성:
   • 텍스트 설명이나 기타 입력 데이터를 기반으로 음악 작곡 및 사운드 효과 생성.
3. 음성 향상:
   • 소음을 줄이거나 명료성을 높여 음성 녹음 품질을 개선.

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UniAudio는 단일 오디오 생성 작업에 국한되지 않고, 오디오와 관련된 새로운 작업에도 쉽게 확장될 수 있는 범용 플랫폼을 목표로 합니다. 통합된 접근 방식과 뛰어난 성능은 텍스트-음성 변환, 음악 제작, 음성 변환, 음성 향상 등 다양한 응용 분야에서 그 가치를 증명하고 있습니다.

자세한 정보와 코드 데모는 UniAudio GitHub 저장소를 참조하십시오.

이 내용은 UniAudio 연구 논문과 관련 자료를 기반으로 작성되었습니다.

 

3. AudioBox는 Meta에서 개발한 고급 오디오 생성 모델로, 음성 입력과 자연어 텍스트 프롬프트를 활용하여 맞춤형 오디오 콘텐츠(예: 음성, 음향 효과)를 생성합니다.

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AudioBox의 주요 특징

1. 통합 오디오 생성:
   • AudioBox는 음성, 소리, 음악과 같은 다양한 오디오 모달리티를 단일 프레임워크 내에서 생성하도록 설계되었습니다.
   • 이를 통해 다양한 오디오 콘텐츠를 원활하게 제작할 수 있습니다.
     (arxiv.org)
2. 강화된 제어 가능성:
   • 설명 기반 및 예제 기반 프롬프트를 지원하여, 텍스트, 음성 스타일, 기타 오디오 특성을 독립적으로 조정할 수 있습니다.
     (arxiv.org)
3. 플로우 매칭 아키텍처:
   • AudioBox는 플로우 매칭(Flow-Matching) 접근 방식을 사용하여 음성과 사운드 생성 작업에서 새로운 벤치마크를 설정했습니다.
     (arxiv.org)

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AudioBox의 활용 사례

1. 텍스트-음성 변환 (TTS):
   • 텍스트를 자연스러운 음성으로 변환하여 가상 비서, 오디오북, 접근성 도구에 활용.
2. 음성 복제:
   • 개인의 고유한 음성 특성을 복제하여 맞춤형 음성 애플리케이션 제작.
     (winbuzzer.com)
3. 음향 효과 생성:
   • 텍스트 설명에 기반하여 맞춤형 음향 효과를 제작, 미디어 제작 및 게임에서 유용.
4. 오디오 편집:
   • 소음 제거, 음성 스타일 변환 등 오디오 품질을 개선하는 작업 지원.
     (androidpolice.com)

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성능 및 접근성

• 최첨단 성능:
  AudioBox는 다양한 오디오 생성 작업에서 최첨단 성능을 입증하였으며, 제로샷 TTS에서 높은 유사성 점수를, 텍스트-사운드 생성에서 유리한 Fréchet Audio Distance(FAD) 점수를 기록했습니다.
  (arxiv.org)
• 사용자 접근성:
  Meta는 AudioBox를 통해 사용자가 모델의 기능을 실험할 수 있는 대화형 데모를 제공합니다.
  (audiobox.metademolab.com)

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주의사항

• 윤리적 사용:
  AudioBox는 오디오 워터마킹과 같은 기술을 통해 잠재적인 오용 가능성을 방지하여 윤리적인 기술 배포를 보장합니다.
  (androidpolice.com)
• 자세한 정보:
  AudioBox의 기능에 대해 더 알아보고 싶다면 Meta의 공식 AudioBox 페이지를 방문하십시오.

 

4.NExT-GPT는 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 등 다양한 모달리티의 입력과 출력을 처리할 수 있는 범용 멀티모달 대형 언어 모델(MM-LLM)입니다. 이 모델은 대형 언어 모델(LLM)을 멀티모달 어댑터와 확산 디코더(diffusion decoders)와 연결하여, 임의의 모달리티 조합을 이해하고 생성할 수 있습니다.

 

주요 특징:

• 다양한 모달리티 처리: 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오의 조합을 입력으로 받아 해당 모달리티로 출력을 생성할 수 있습니다.
• 효율적인 학습: 기존에 잘 훈련된 고성능 인코더와 디코더를 활용하여, 일부 투영 레이어의 파라미터 약 1%만을 조정함으로써 저비용 학습이 가능하며, 추가 모달리티 확장도 용이합니다.
• 모달리티 전환 지시 튜닝(Modality-Switching Instruction Tuning, MosIT): 복잡한 교차 모달 의미 이해와 콘텐츠 생성을 위해 MosIT를 도입하고, 이를 위한 고품질 데이터셋을 수집하여 모델의 성능을 향상시켰습니다.

NExT-GPT는 이러한 기능을 통해 인간과 유사한 수준의 다양한 모달리티 간 상호작용을 가능하게 하며, 향후 더욱 인간적인 AI 연구의 길을 열어줄 것으로 기대됩니다.

 

5. VoiceLDM(Voice Latent Diffusion Model)은 잠재 확산 기술을 활용하여 고품질의 맥락 인식 오디오를 생성하는 고급 생성 모델로, 음성, 음악, 환경음 등을 포함한 다양한 오디오를 생성하는 데 사용됩니다. 아래는 여러 도메인에서 VoiceLDM의 활용 사례를 자세히 설명한 내용입니다.

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1. 음성 합성

VoiceLDM은 텍스트 입력을 기반으로 자연스럽고 표현력 있는 음성을 생성할 수 있습니다. 음성의 톤, 높낮이, 감정 등을 세부적으로 모델링할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.

활용 사례:

• 텍스트 음성 변환(TTS):
  텍스트를 인간과 유사한 음성으로 변환하여 가상 비서, 접근성 도구, IVR 시스템에 사용.
• 개인화된 음성 생성:
  특정 톤이나 캐릭터를 가진 음성을 제작해 브랜드, 게임, 스토리텔링에 활용.
• 다국어 음성 생성:
  여러 언어에서 정확한 발음과 자연스러운 억양으로 음성을 생성.

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2. 오디오 향상 및 편집

VoiceLDM은 맥락을 고려한 확산 프로세스를 통해 오디오를 변환하거나 향상시키는 데 탁월합니다.

활용 사례:

• 노이즈 제거:
  팟캐스트, 인터뷰, 전문 녹음에서 배경 소음을 제거.
• 오디오 스타일 변환:
  음성이나 음악의 스타일을 변화시켜 예를 들어 캐주얼 톤을 공식 톤으로 변경하거나 클래식 음악을 재즈 스타일로 전환.
• 동적 오디오 편집:
  실시간으로 음성의 톤, 템포, 감정을 변경.

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3. 음악 및 사운드 생성

VoiceLDM은 잠재 확산 프레임워크를 활용하여 사실적이고 창의적인 음악 및 환경음을 생성할 수 있습니다.

활용 사례:

• 음악 작곡:
  비디오 제작, 게임, 휴식용 배경음악을 자동으로 생성.
• 사운드 효과 제작:
  영화, 광고, 가상 환경에서 사용할 맞춤형 사운드 효과 생성.
• 음악 스타일 변환:
  특정 음악을 다른 스타일로 변환하면서 핵심 구조를 유지.

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4. 오디오북 및 팟캐스트 제작

VoiceLDM의 표현력 있는 오디오 생성 능력은 음성 콘텐츠 제작에 적합합니다.

활용 사례:

• 오디오북 내레이션:
  감정과 캐릭터 음성을 포함하여 텍스트를 생동감 있게 변환.
• 팟캐스트 동적 제작:
  현실감 있는 사운드 효과와 다양한 내레이션 음성을 추가.
• 캐릭터 음성 모델링:
  오디오북이나 드라마형 팟캐스트에서 독특한 캐릭터 음성 제공.

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5. 게임 및 VR에서 몰입형 경험 제공

VoiceLDM은 게임 및 가상현실(VR) 환경에서 몰입감을 높이는 데 기여합니다.

활용 사례:

• 동적 NPC 대화:
  게임 내 비플레이어 캐릭터(NPC)의 자연스럽고 다양한 대화 생성.
• 가상 환경 사운드스케이프:
  VR 시뮬레이션에서 자연 환경음(예: 나뭇잎 소리, 물 흐르는 소리) 생성.
• 플레이어 맞춤화:
  게이머가 자신의 캐릭터 음성을 개인화하도록 지원.

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6. 헬스케어 및 접근성

VoiceLDM은 헬스케어 및 접근성 응용 프로그램에서 사용자 경험과 포용성을 개선할 수 있습니다.

활용 사례:

• 언어 치료:
  치료 목적으로 적응적인 음성을 제공.
• 보조 기술:
  음성 장애를 가진 사람들을 위한 맞춤형 음성 합성.
• 정신 건강 애플리케이션:
  이완 및 치료 도구로 사용하기 위한 감정적인 음성 생성.

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7. 미디어 및 엔터테인먼트

VoiceLDM의 고품질 오디오 생성 기능은 미디어 및 엔터테인먼트 산업에서도 활용도가 높습니다.

활용 사례:

• 음성 더빙:
  감정과 타이밍을 유지하면서 영화, TV, 애니메이션의 더빙 작업 자동화.
• 사운드트랙 맞춤화:
  광고나 단편 영화에 맞는 맞춤형 오디오 트랙 생성.
• 인터랙티브 엔터테인먼트:
  대화형 AI 캐릭터에 음성 제공.

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8. 실시간 커뮤니케이션 도구

VoiceLDM은 실시간 커뮤니케이션을 개선하여 맥락에 맞게 음성을 조정할 수 있습니다.

활용 사례:

• 음성 보존 번역:
  화자의 음성 특성을 유지하면서 다른 언어로 번역.
• 컨퍼런스 도구:
  실시간 전사, 번역 및 음성 변조 기능 추가.
• 소셜 미디어 콘텐츠:
  음성 변환 또는 배경음을 추가하여 크리에이터가 콘텐츠를 개선하도록 지원.

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9. 연구 및 개발

VoiceLDM은 오디오 생성 및 머신러닝 연구를 위한 강력한 플랫폼입니다.

활용 사례:

• 오디오 데이터셋 증강:
  다양한 합성 오디오 데이터를 생성하여 훈련 데이터셋 확장.
• 창의적 AI 연구:
  음악 및 소리 생성에서 예술과 기술의 새로운 접점을 탐구.
• 음성 인식 테스트:
  음성 인식 시스템의 테스트를 위한 합성 오디오 입력 제공.

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10. 보안 및 포렌식

VoiceLDM은 오디오 기반 보안 및 포렌식 분석에도 활용될 수 있습니다.

활용 사례:

• 음성 복제 탐지:
  딥페이크 음성을 탐지하여 보안을 강화.
• 포렌식 오디오 분석:
  조사 목적으로 저품질 오디오 기록을 개선하고 분석.
• 인증 시스템:
  적응적이고 안전한 음성 기반 인증 시스템 구축.

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VoiceLDM의 주요 장점:

• 다양한 맥락에서 고품질 오디오 생성.
• 창의적이고 실용적인 오디오 조작.
• 폭넓은 응용 가능성과 통합 용이성.

VoiceLDM은 창의적이고 실용적인 오디오 제작에 있어 변화를 이끌 도구로, 여러 산업에서 그 가능성을 넓혀가고 있습니다.

 

 

VoiceLDM과 NExT-GPT는 고급 AI 모델이지만, 서로 다른 목적과 응용 분야를 위해 설계되었습니다. 다음은 두 모델의 특징, 강점, 활용 사례를 비교한 상세 설명입니다.

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1. 목적과 도메인

항목 VoiceLDM NExT-GPT

주요 도메인	오디오 생성 및 편집	멀티모달 AI(텍스트, 이미지, 비디오, 오디오)
핵심 기능	음성, 음악, 음향 효과를 포함한 고품질 오디오 생성, 변환 및 개선	텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 간 내용을 처리하고 생성

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2. 주요 특징

특징 VoiceLDM NExT-GPT

입력 모달리티	오디오, 텍스트(오디오 생성 시 사용)	텍스트, 이미지, 비디오, 오디오
출력 모달리티	오디오(음성, 음악, 환경음)	멀티모달(텍스트, 이미지, 비디오, 오디오)
특화 분야	오디오 중심 작업에 최적화	교차 모달 작업(예: 비디오-텍스트, 이미지 설명)
모델 커스터마이징	오디오 전용 작업(예: 음성 합성, 오디오 향상)	모달리티 간 상호작용 및 확장 가능한 설계

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3. 활용 사례

활용 사례 VoiceLDM NExT-GPT

음성 합성	세부적이고 자연스러운 음성을 생성	멀티모달 작업의 일부로 음성 관련 작업 지원
오디오 향상	노이즈 제거, 스타일 변환, 동적 편집 지원	제한적 지원, 주요 기능 아님
창작 작업	음악 생성, 미디어용 음향 효과 제작	오디오 관련 작업 가능하지만 전문성은 부족
멀티모달 작업	오디오 중심으로 제한적	텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 간 통합 작업에서 우수
가상 비서	맞춤형 음성 출력 제공	텍스트 및 시각적 요소를 포함한 종합 AI 지원
연구 및 크로스 모달	해당 없음	교차 모달 연구와 작업에 최적화

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4. 강점

강점 VoiceLDM NExT-GPT

오디오 품질	고품질, 맥락을 고려한 오디오 생성 가능	기본적인 오디오 작업 가능하지만 품질 최적화는 부족
멀티모달 처리	제한적(텍스트-오디오 작업 중심)	텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 간 작업에 우수
통합 및 적용성	독립적인 오디오 애플리케이션에 적합	멀티모달 작업이 필요한 복합적인 애플리케이션에 적합

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5. 한계

항목 VoiceLDM NExT-GPT

유연성	오디오 및 관련 작업으로 제한	오디오 세부 작업보다는 범용성에 강점
오디오 세부 품질	오디오 작업에 최적화	오디오 품질 최적화 부족
복합 작업	멀티모달 작업에 제한적	오디오 세부 사항보다 전체적인 작업에서 우수

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6. 예제 응용

시나리오 VoiceLDM NExT-GPT

텍스트-음성 변환	자연스럽고 감정 표현이 풍부한 음성을 생성	기본적인 TTS 기능 제공
게임 음향 제작	몰입형 사운드 효과와 환경음을 생성	전체적인 디자인 지원 가능하지만 오디오 전문성 부족
영상 제작	고품질 사운드트랙 제작	비디오, 오디오, 자막을 결합한 작업에서 우수
모달리티 간 작업	텍스트-오디오 작업 가능	비디오-텍스트, 텍스트-오디오 등 멀티모달 작업 우수

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7. 결론

• VoiceLDM:
  • 고품질 오디오 생성과 편집이 필요한 작업에 최적화.
  • 게임, 미디어, 접근성, 음악 제작과 같은 분야에 이상적.
  • 오디오 전용 애플리케이션에 강점.
• NExT-GPT:
  • 멀티모달 작업에 강점, 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오를 통합적으로 처리.
  • 연구, 가상 비서, 크로스 모달 작업에 적합.
  • 범용 AI 플랫폼으로 더 많은 가능성 제공.

요약:
오디오 생성 및 향상이 주요 필요라면 VoiceLDM이 적합하며, 멀티모달 입력과 출력을 다루고 싶다면 NExT-GPT가 더 나은 선택입니다. 두 모델은 서로 보완 관계에 있으며, 다양한 AI 환경에서 상호 협력적으로 사용될 수 있습니다.