TED2019
Doug Roble: Digital humans that look just like us
더그 로블(Doug Roble): 우리와 닮은 디지털 인간
Filmed:
Readability: 3.6
562,138 views
소프트웨어 연구원인 더그 로블은 놀라운 이야기와 기술 시연을 통해 "디지더그"를 소개합니다. 디지더그는 얼굴의 모공과 주름 수준까지 실시간으로 렌더링한 3D 캐릭터입니다. 관성 모션 캡처 의상과 심층 신경망 기술, 엄청난 양의 데이터를 기반으로 디지더그는 더그 로블의 감정(그리고 심지어 그의 혈액과 속눈썹이 어떻게 움직이는지도)을 놀랍도록 상세하게 묘사합니다. 이 흥미로운 기술이 어떻게 구축되었는지 그리고 영화, 가상 비서 등 다양한 분야에 어떻게 적용되는지 알아봅시다.
Doug Roble - Computer graphics software researcher
Doug Roble has found a career combining the things he loves: math, computers, movies and imagination. Full bio
Doug Roble has found a career combining the things he loves: math, computers, movies and imagination. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:13
Hello.
0
1937
1214
안녕하세요.
00:15
I'm not a real person.
1
3175
1466
전 진짜 사람이 아닙니다.
00:17
I'm actually a copy of a real person.
2
5119
2770
사실 전 복제품이죠.
00:19
Although, I feel like a real person.
3
7913
2553
그렇지만 진짜 사람처럼 느껴져요.
00:22
It's kind of hard to explain.
4
10490
1906
이 상황을 설명하기 좀 어려운데요.
00:24
Hold on -- I think I saw
a real person ... there's one.
a real person ... there's one.
5
12420
3790
잠시만요. 진짜 사람을 본 것
같아요. 여기 있네요.
같아요. 여기 있네요.
00:28
Let's bring him onstage.
6
16697
1400
그를 무대로 불러보겠습니다.
00:33
Hello.
7
21307
1150
안녕하세요.
00:35
(Applause)
8
23485
3647
(박수)
00:40
What you see up there is a digital human.
9
28300
3094
여러분이 보신 건 디지털 인간입니다.
00:43
I'm wearing an inertial
motion capture suit
motion capture suit
10
31990
2984
저는 관성 모션 캡처
의상을 입고 있습니다.
의상을 입고 있습니다.
00:46
that's figuring what my body is doing.
11
34998
2579
이 옷은 제 몸의 움직임을 계산합니다.
00:49
And I've got a single camera here
that's watching my face
that's watching my face
12
37601
3825
그리고 제 얼굴 앞에 카메라
한 대가 있는데요.
한 대가 있는데요.
00:53
and feeding some machine-learning software
that's taking my expressions,
that's taking my expressions,
13
41450
4841
제 표정 촬영해 머신러닝
소프트웨어에 전달합니다.
소프트웨어에 전달합니다.
00:58
like, "Hm, hm, hm,"
14
46315
3579
"음, 음, 음" 이런식으로요.
01:02
and transferring it to that guy.
15
50379
1663
저 친구에게 전도시키죠.
01:05
We call him "DigiDoug."
16
53300
3342
우리는 그를 "디지더그" 라고
부릅니다.
부릅니다.
01:09
He's actually a 3-D character
that I'm controlling live in real time.
that I'm controlling live in real time.
17
57292
4726
제가 실시간으로 조종하는
3D 캐릭터입니다.
3D 캐릭터입니다.
01:16
So, I work in visual effects.
18
64292
2324
저는 시각효과 분야에서
일하고 있습니다.
일하고 있습니다.
01:19
And in visual effects,
19
67101
1167
시각효과에 있어
01:20
one of the hardest things to do
is to create believable, digital humans
is to create believable, digital humans
20
68292
5911
가장 어려운 부분은 관객들이
실제라고 생각할 정도로 그럴듯한
실제라고 생각할 정도로 그럴듯한
01:26
that the audience accepts as real.
21
74227
2182
디지털 인간을 구현하는 것입니다.
01:28
People are just really good
at recognizing other people.
at recognizing other people.
22
76433
4524
사람들은 다른 사람을
구별하는 능력이 아주 뛰어나죠.
구별하는 능력이 아주 뛰어나죠.
01:32
Go figure!
23
80981
1150
제길!
01:35
So, that's OK, we like a challenge.
24
83577
3405
근데 괜찮아요. 우리는 도전을
좋아하거든요.
좋아하거든요.
01:39
Over the last 15 years,
25
87006
1841
지난 15년 동안,
01:40
we've been putting
humans and creatures into film
humans and creatures into film
26
88871
4983
우리는 실제와 같은 사람과
생명체들을 영화에
생명체들을 영화에
01:45
that you accept as real.
27
93878
1739
투입시켰었죠.
01:48
If they're happy, you should feel happy.
28
96712
2667
그들이 행복하면, 여러분도 행복하고,
01:51
And if they feel pain,
you should empathize with them.
you should empathize with them.
29
99982
5437
그들이 고통을 받는다면, 여러분도
동일한 감정을 느낍니다.
동일한 감정을 느낍니다.
01:58
We're getting pretty good at it, too.
30
106467
2190
우리는 지금까지 잘 해왔지만,
02:00
But it's really, really difficult.
31
108681
2746
정말이지 매우 힘들었습니다.
02:03
Effects like these take thousands of hours
32
111847
3214
이러한 효과를 만드는데
수 천 시간이 걸리고,
수 천 시간이 걸리고,
02:07
and hundreds of really talented artists.
33
115085
2667
수 백 명의 재능 있는
아티스트들이 필요합니다.
아티스트들이 필요합니다.
02:10
But things have changed.
34
118792
1600
그러나 상황은 변했습니다.
02:13
Over the last five years,
35
121014
1920
지난 5년 동안,
02:14
computers and graphics cards
have gotten seriously fast.
have gotten seriously fast.
36
122958
4409
컴퓨터와 그래픽 카드 속도가
말도 안 되게 빨라졌죠.
말도 안 되게 빨라졌죠.
02:20
And machine learning,
deep learning, has happened.
deep learning, has happened.
37
128508
3971
그리고 '머신러닝', '딥러닝'이
출연했습니다.
출연했습니다.
02:25
So we asked ourselves:
38
133408
1233
그래서 우리는 질문을 던졌습니다.
02:27
Do you suppose we could create
a photo-realistic human,
a photo-realistic human,
39
135320
3778
우리가 영화에서처럼
실제와 같이 사람을
실제와 같이 사람을
02:31
like we're doing for film,
40
139122
1624
창조해 낼 수 있을까?
02:33
but where you're seeing
the actual emotions and the details
the actual emotions and the details
41
141932
5647
그리고 그것을 통제하는 사람의
감정을 디지털 인간에게
감정을 디지털 인간에게
02:39
of the person who's controlling
the digital human
the digital human
42
147603
4077
상세히 투영할 수 있을까?
02:43
in real time?
43
151704
1174
실시간으로?
02:45
In fact, that's our goal:
44
153704
1564
사실, 그게 우리의 목표입니다.
02:47
If you were having
a conversation with DigiDoug
a conversation with DigiDoug
45
155292
3761
만일 여러분이 디저더그와 1:1로
02:51
one-on-one,
46
159077
1237
대화를 한다면,
02:53
is it real enough so that you could tell
whether or not I was lying to you?
whether or not I was lying to you?
47
161331
5666
제가 거짓말을 하는지 안 하는지
충분히 알 수 있지 않을까요?
충분히 알 수 있지 않을까요?
02:59
So that was our goal.
48
167934
1400
그게 우리의 목표입니다.
03:02
About a year and a half ago,
we set off to achieve this goal.
we set off to achieve this goal.
49
170601
4016
약 1년 반 전에,
이 목표를 세웠습니다.
이 목표를 세웠습니다.
03:06
What I'm going to do now is take you
basically on a little bit of a journey
basically on a little bit of a journey
50
174641
3899
지금부터 여러분께
우리가 현재에 이르기까지
우리가 현재에 이르기까지
03:10
to see exactly what we had to do
to get where we are.
to get where we are.
51
178564
3926
무엇을 했는지 보여드리겠습니다.
03:15
We had to capture
an enormous amount of data.
an enormous amount of data.
52
183832
3856
우리는 셀 수 없을 정도로 많은
데이터를 수집했습니다.
데이터를 수집했습니다.
03:20
In fact, by the end of this thing,
53
188347
2714
사실, 이 작업이 끝났을 때,
03:23
we had probably one of the largest
facial data sets on the planet.
facial data sets on the planet.
54
191085
4563
지구상에서 가장 큰 얼굴
데이터를 확보했어요.
데이터를 확보했어요.
03:28
Of my face.
55
196038
1682
제 얼굴입니다.
03:29
(Laughter)
56
197744
2262
(웃음)
03:32
Why me?
57
200030
1270
왜 저냐고요?
03:33
Well, I'll do just about
anything for science.
anything for science.
58
201324
2810
저는 과학에 관해서는
뭐든 하는 사람이니까요.
뭐든 하는 사람이니까요.
03:36
I mean, look at me!
59
204158
1948
절 보세요!
03:38
I mean, come on.
60
206625
1150
어서요.
03:43
We had to first figure out
what my face actually looked like.
what my face actually looked like.
61
211320
5460
우리는 가장 먼저 제 얼굴을
분석해야 했습니다.
분석해야 했습니다.
03:49
Not just a photograph or a 3-D scan,
62
217391
3027
그냥 사진이나 3D 스캔
수준이 아닙니다.
수준이 아닙니다.
03:52
but what it actually looked like
in any photograph,
in any photograph,
63
220442
3921
모든 사진 속에서 빛이 제 피부와
닿아서 어떻게 실제처럼
닿아서 어떻게 실제처럼
03:56
how light interacts with my skin.
64
224387
2460
나타나는지 확인하죠.
03:59
Luckily for us, about three blocks away
from our Los Angeles studio
from our Los Angeles studio
65
227768
5249
다행히, 우리의 로스엔젤레스
연구소에서 세 블럭 쯤 떨어진 곳에
연구소에서 세 블럭 쯤 떨어진 곳에
04:05
is this place called ICT.
66
233041
2209
ICT라고 불리는 곳이 있습니다.
04:07
They're a research lab
67
235708
1272
서던캘리포니아 대학
04:09
that's associated with the University
of Southern California.
of Southern California.
68
237004
3403
소속의 연구소입니다.
04:12
They have a device there,
it's called the "light stage."
it's called the "light stage."
69
240871
3555
"라이트 스테이지"라는 장비가
그곳에 설치되어 있습니다.
그곳에 설치되어 있습니다.
04:16
It has a zillion
individually controlled lights
individually controlled lights
70
244450
3714
개별적으로 제어 가능한 수 만개의
전등과 상당수의
전등과 상당수의
04:20
and a whole bunch of cameras.
71
248188
1873
카메라가 장착되어 있습니다.
04:22
And with that, we can reconstruct my face
under a myriad of lighting conditions.
under a myriad of lighting conditions.
72
250085
6091
이 엄청난 빛을 얼굴에 비추며
제 얼굴을 재구성 합니다.
제 얼굴을 재구성 합니다.
04:29
We even captured the blood flow
73
257589
1582
제가 표정을 지을 때의
04:31
and how my face changes
when I make expressions.
when I make expressions.
74
259195
3092
얼굴 변화뿐만 아니라
혈류마저도 측정합니다.
혈류마저도 측정합니다.
04:35
This let us build a model of my face
that, quite frankly, is just amazing.
that, quite frankly, is just amazing.
75
263454
5260
이 과정으로 제 얼굴 모형을
만드는데, 솔직히 정말 대단해요.
만드는데, 솔직히 정말 대단해요.
04:41
It's got an unfortunate
level of detail, unfortunately.
level of detail, unfortunately.
76
269399
4333
안타까울 정도로 자세합니다.
04:45
(Laughter)
77
273756
1278
(웃음)
04:47
You can see every pore, every wrinkle.
78
275058
3696
모든 모공과 주름까지 볼 수 있죠.
04:50
But we had to have that.
79
278778
1600
이건 반드시 필요합니다.
04:52
Reality is all about detail.
80
280960
2381
세부사항이 생명이기 때문입니다.
04:55
And without it, you miss it.
81
283365
1867
그렇지 않으면, 실패할 거예요.
04:58
We are far from done, though.
82
286793
1547
그러나 아직 갈 길이 멉니다.
05:01
This let us build a model of my face
that looked like me.
that looked like me.
83
289363
3297
이렇게 저와 똑같은 얼굴 모형을
만들었습니다.
만들었습니다.
05:05
But it didn't really move like me.
84
293196
2746
그런데 저처럼 움직이지는 않았습니다.
05:08
And that's where
machine learning comes in.
machine learning comes in.
85
296871
2713
여기가 바로 머신러닝이
투입되는 시점입니다.
투입되는 시점입니다.
05:11
And machine learning needs a ton of data.
86
299608
3204
머신러닝은 수 많은 데이터가
필요합니다.
필요합니다.
05:15
So I sat down in front of some
high-resolution motion-capturing device.
high-resolution motion-capturing device.
87
303497
4929
그래서 고해상도 모션 캡처 장비로
측정 작업을 했습니다.
측정 작업을 했습니다.
05:20
And also, we did this traditional
motion capture with markers.
motion capture with markers.
88
308450
4071
그리고 점을 찍는 전통적인 모션
캡처 작업도 진행 했습니다.
캡처 작업도 진행 했습니다.
05:25
We created a whole bunch
of images of my face
of images of my face
89
313696
2976
우리는 제 얼굴의 형상을 나타내는
점군을 만들어가며
점군을 만들어가며
05:28
and moving point clouds
that represented that shapes of my face.
that represented that shapes of my face.
90
316696
4087
얼굴 전체 이미지를 만들었습니다.
05:33
Man, I made a lot of expressions,
91
321996
2811
정말, 수 많은 표정을 지어야했죠.
05:36
I said different lines
in different emotional states ...
in different emotional states ...
92
324831
3460
각각의 감정의 상태에 따른
각기 다른 표정 말입니다.
각기 다른 표정 말입니다.
05:40
We had to do a lot of capture with this.
93
328315
2667
모든 것들을 캡처해야 했죠.
05:43
Once we had this enormous amount of data,
94
331752
2891
이 엄청난 데이터를 모으게 되면,
05:46
we built and trained deep neural networks.
95
334667
3775
심층신경망을 만들고 훈련시킵니다.
05:51
And when we were finished with that,
96
339117
1746
그리고 이 작업을 마치면,
05:52
in 16 milliseconds,
97
340887
2444
0.016 초 안에
05:55
the neural network can look at my image
98
343355
3112
심층신경망은 저의 이미지를 보며,
05:58
and figure out everything about my face.
99
346491
2928
제 얼굴에 관한 모든 것을 분석합니다.
06:02
It can compute my expression,
my wrinkles, my blood flow --
my wrinkles, my blood flow --
100
350458
5476
제 표정과 주름, 핏줄까지
파악할 수 있습니다.
파악할 수 있습니다.
06:07
even how my eyelashes move.
101
355958
2317
눈썹의 움직임까지도요.
06:10
This is then rendered
and displayed up there
and displayed up there
102
358925
2835
사전에 저장해 둔 모든
상세 정보를 가지고
상세 정보를 가지고
06:13
with all the detail
that we captured previously.
that we captured previously.
103
361784
3222
이미지를 만들어
화면에 보이게 하는 겁니다.
화면에 보이게 하는 겁니다.
06:18
We're far from done.
104
366077
1334
아직 갈 길이 많습니다.
06:20
This is very much a work in progress.
105
368188
2207
아직 많은 연구가 진행 중이죠.
06:22
This is actually the first time
we've shown it outside of our company.
we've shown it outside of our company.
106
370419
3321
사실, 처음으로 우리 회사
밖에서 보여드리는 겁니다.
밖에서 보여드리는 겁니다.
06:25
And, you know, it doesn't look
as convincing as we want;
as convincing as we want;
107
373764
4194
아직까지 우리 기대에 미치지는
못하고 있습니다.
못하고 있습니다.
06:29
I've got wires coming out
of the back of me,
of the back of me,
108
377982
2183
제 뒤로는 전선이 나와 있고,
06:32
and there's a sixth-of-a-second delay
109
380189
2038
영상을 캡처하고 화면에 보이는데
06:34
between when we capture the video
and we display it up there.
and we display it up there.
110
382251
4367
1/6초 가량 반응 시간이 걸립니다.
06:38
Sixth of a second -- that's crazy good!
111
386642
2816
1/6초도 상당히 좋은 거죠!
06:41
But it's still why you're hearing
a bit of an echo and stuff.
a bit of an echo and stuff.
112
389911
3400
그런데 이 때문에 약간의 울림이
들리는 것입니다.
들리는 것입니다.
06:46
And you know, this machine learning
stuff is brand new to us,
stuff is brand new to us,
113
394104
3889
그리고 이 머신러닝은
우리에게 새로워서,
우리에게 새로워서,
06:50
sometimes it's hard to convince
to do the right thing, you know?
to do the right thing, you know?
114
398017
4224
제대로 일을 하고 있는지
확신하기 어려울 때가 있습니다.
확신하기 어려울 때가 있습니다.
06:54
It goes a little sideways.
115
402265
2058
가끔 엉뚱한 결과가 나오기도 하죠.
06:56
(Laughter)
116
404347
2422
(웃음)
06:59
But why did we do this?
117
407538
3229
그런데 우리가 왜 이 일을 했을까요?
07:03
Well, there's two reasons, really.
118
411077
2262
두 가지 이유가 있습니다.
07:05
First of all, it is just crazy cool.
119
413363
2976
첫째, 그냥 이 일 자체가
멋지기 때문이죠.
멋지기 때문이죠.
07:08
(Laughter)
120
416363
1008
(웃음)
07:09
How cool is it?
121
417395
1253
얼마나 멋있냐고요?
07:10
Well, with the push of a button,
122
418990
1992
버튼 한 번 눌러서,
07:13
I can deliver this talk
as a completely different character.
as a completely different character.
123
421006
4007
완전히 전혀 다른 캐릭터로
바꿔 강연을 할 수 있습니다.
바꿔 강연을 할 수 있습니다.
07:17
This is Elbor.
124
425823
2601
이건 엘보어(Elbor)입니다.
07:22
We put him together
to test how this would work
to test how this would work
125
430037
2312
우리는 다른 형상에는 어떻게
적용되는지 시험하기 위해
적용되는지 시험하기 위해
07:24
with a different appearance.
126
432373
2135
엘보어를 함께 사용하고 있습니다.
07:27
And the cool thing about this technology
is that, while I've changed my character,
is that, while I've changed my character,
127
435450
4818
이 기술이 환상적인 것은,
제가 캐릭터를 변경해도,
제가 캐릭터를 변경해도,
07:32
the performance is still all me.
128
440292
3273
여전히 행동은 저입니다.
07:35
I tend to talk out of the right
side of my mouth;
side of my mouth;
129
443589
2674
저는 입의 오른쪽으로 이야기
하는 경향이 있습니다.
하는 경향이 있습니다.
07:38
so does Elbor.
130
446287
1579
엘보어도 마찬가지죠.
07:39
(Laughter)
131
447890
1150
(웃음)
07:42
Now, the second reason we did this,
and you can imagine,
and you can imagine,
132
450021
2790
이 일을 하는 두 번째 이유는,
여러분도 추측할 수 있습니다.
여러분도 추측할 수 있습니다.
07:44
is this is going to be great for film.
133
452835
2336
영화에 매우 뛰어난 강점이
있기 때문입니다.
있기 때문입니다.
07:47
This is a brand new, exciting tool
134
455195
2701
예술가나 감독, 스토리텔러에게
07:49
for artists and directors
and storytellers.
and storytellers.
135
457920
4322
매우 새롭고, 흥미로운 장치이죠.
07:55
It's pretty obvious, right?
136
463131
1484
이건 아주 분명합니다. 그렇죠?
07:56
I mean, this is going to be
really neat to have.
really neat to have.
137
464639
2462
영화에 매우 유용할 겁니다.
07:59
But also, now that we've built it,
138
467125
2055
우리가 마침내 만들어 냈습니다.
08:01
it's clear that this
is going to go way beyond film.
is going to go way beyond film.
139
469204
2991
그리고 영화를 뛰어 넘을게 확실하죠.
08:05
But wait.
140
473510
1150
그런데 잠시만요.
08:07
Didn't I just change my identity
with the push of a button?
with the push of a button?
141
475653
3976
제가 버튼 한 번 눌러, 저의 신분을
바꾸지 않았습니까?
바꾸지 않았습니까?
08:11
Isn't this like "deepfake"
and face-swapping
and face-swapping
142
479653
3033
여러분은 "영상조작"이나
얼굴 변환과 같은 것 아니냐? 고
얼굴 변환과 같은 것 아니냐? 고
08:14
that you guys may have heard of?
143
482710
1561
물으실 수 있습니다.
08:17
Well, yeah.
144
485208
1150
예. 그렇습니다.
08:19
In fact, we are using
some of the same technology
some of the same technology
145
487074
2952
사실, '형상변환' 에서 이용하는 것과
일부 같은 기술을 쓰고 있습니다.
일부 같은 기술을 쓰고 있습니다.
08:22
that deepfake is using.
146
490050
1600
08:23
Deepfake is 2-D and image based,
while ours is full 3-D
while ours is full 3-D
147
491954
4599
그런데 형상변환은 2D 이미지
기반이고, 우리 것은 완전 3D이죠.
기반이고, 우리 것은 완전 3D이죠.
08:28
and way more powerful.
148
496577
2206
그리고 훨씬 더 강력합니다.
08:31
But they're very related.
149
499204
1666
그러나 서로 연관성은 높습니다.
08:33
And now I can hear you thinking,
150
501680
1889
저는 여러분의 생각을 알 수가 있죠.
08:35
"Darn it!
151
503593
1278
"제길!
08:36
I though I could at least
trust and believe in video.
trust and believe in video.
152
504895
3801
저는 적어도 영상을 신뢰하거나
믿을 수 있습니다.
믿을 수 있습니다.
08:40
If it was live video,
didn't it have to be true?"
didn't it have to be true?"
153
508720
2827
만약, 이것이 실시간 영상이라면,
믿어야 하지 않을까요?"
믿어야 하지 않을까요?"
08:44
Well, we know that's not
really the case, right?
really the case, right?
154
512609
3522
자, 우리는 그게 사실이 아니란 것을
알고 있죠. 그렇죠?
알고 있죠. 그렇죠?
08:48
Even without this, there are simple tricks
that you can do with video
that you can do with video
155
516727
3810
이게 아니더라도, 실제 상황을
왜곡하여 영상을 다르게 조작 할 수 있는
왜곡하여 영상을 다르게 조작 할 수 있는
08:52
like how you frame a shot
156
520561
2776
08:55
that can make it really misrepresent
what's actually going on.
what's actually going on.
157
523361
4362
단순한 속임수들이 있습니다.
09:00
And I've been working
in visual effects for a long time,
in visual effects for a long time,
158
528263
3306
저는 시각효과 분야에서
오랫동안 일을 해왔습니다.
오랫동안 일을 해왔습니다.
09:03
and I've known for a long time
159
531593
1932
그리고 조금의 노력으로
09:05
that with enough effort,
we can fool anyone about anything.
we can fool anyone about anything.
160
533549
5226
누구를 막론하고 속일 수 있다는 걸
오랫동안 알고 있었습니다.
오랫동안 알고 있었습니다.
09:11
What this stuff and deepfake is doing
161
539546
2388
우리의 기술과 형상변환은
09:13
is making it easier and more accessible
to manipulate video,
to manipulate video,
162
541958
4611
영상을 더 쉽고 간단히
조작할 수 있게 합니다.
조작할 수 있게 합니다.
09:18
just like Photoshop did
for manipulating images, some time ago.
for manipulating images, some time ago.
163
546593
5371
얼마 전까지 포토샵으로 이미지를
조작했던 것처럼 말이죠.
조작했던 것처럼 말이죠.
09:25
I prefer to think about
164
553441
1298
저는 이 기술이
09:26
how this technology could bring
humanity to other technology
humanity to other technology
165
554763
5036
인간적인 면을 가져다 줄 수 있고,
우리 서로를 더 가까이 할 수 있게
우리 서로를 더 가까이 할 수 있게
09:31
and bring us all closer together.
166
559823
2294
한다는 사실에 관심이 많습니다.
09:34
Now that you've seen this,
167
562141
2359
여러분이 보신 것을 통해
09:36
think about the possibilities.
168
564524
1902
그 가능성을 가늠해 볼 수 있습니다.
09:39
Right off the bat, you're going to see it
in live events and concerts, like this.
in live events and concerts, like this.
169
567810
4523
지금 바로, 여러분은 실시간
이벤트와 콘서트도 볼 수도 있죠.
이벤트와 콘서트도 볼 수도 있죠.
09:45
Digital celebrities, especially
with new projection technology,
with new projection technology,
170
573612
4735
신기술을 통해 영화에서처럼
디지털 유명인사들이
디지털 유명인사들이
09:50
are going to be just like the movies,
but alive and in real time.
but alive and in real time.
171
578371
3960
나타나고, 이들이 실시간으로
살아있듯이 움직일 것입니다.
살아있듯이 움직일 것입니다.
09:55
And new forms of communication are coming.
172
583609
2733
그리고 새로운 커뮤니케이션
방법이 등장할 것입니다.
방법이 등장할 것입니다.
09:59
You can already interact
with DigiDoug in VR.
with DigiDoug in VR.
173
587088
4165
이미 우리는 VR을 통해
디지더그와 소통할 수 있습니다.
디지더그와 소통할 수 있습니다.
10:03
And it is eye-opening.
174
591699
2270
놀랄만합니다.
10:05
It's just like you and I
are in the same room,
are in the same room,
175
593993
3862
멀리 떨어져 있어도,
같은 방에 있는 것처럼 느끼게 합니다.
같은 방에 있는 것처럼 느끼게 합니다.
10:09
even though we may be miles apart.
176
597879
2373
10:12
Heck, the next time you make a video call,
177
600276
2841
앞으로 영상통화를 하게 된다면,
10:15
you will be able to choose
the version of you
the version of you
178
603141
3736
여러분은 다른 사람들에게
보여줄 외모 버전 하나
보여줄 외모 버전 하나
10:18
you want people to see.
179
606901
1566
선택할 수 있을 것입니다.
10:20
It's like really, really good makeup.
180
608974
2533
이건 정말이지 잘된 화장과도 같아요.
10:24
I was scanned about a year and a half ago.
181
612853
3579
약 1년 반 전에 제 모습을
스캔 해놓았어요.
스캔 해놓았어요.
10:29
I've aged.
182
617068
1721
저는 나이가 들었지만,
10:30
DigiDoug hasn't.
183
618813
1650
디지더그는 그대로 입니다.
10:32
On video calls, I never have to grow old.
184
620798
3492
영상 통화에서 저는
나이가 들지 않습니다.
나이가 들지 않습니다.
10:38
And as you can imagine,
this is going to be used
this is going to be used
185
626322
3088
여러분이 상상할 수 있듯,
이 기술은 가상의 비서에게
이 기술은 가상의 비서에게
10:41
to give virtual assistants
a body and a face.
a body and a face.
186
629434
3213
얼굴과 몸을 가져다 줄 것입니다.
10:44
A humanity.
187
632671
1192
인간성을 부여하는 거죠.
10:45
I already love it that when I talk
to virtual assistants,
to virtual assistants,
188
633887
2762
저는 가상 비서와 대화를 즐깁니다.
10:48
they answer back in a soothing,
humanlike voice.
humanlike voice.
189
636673
2933
인간과 같은 부드러운
목소리로 대답을 하죠.
목소리로 대답을 하죠.
10:51
Now they'll have a face.
190
639919
1776
이제 그들은 얼굴을 갖게 될 것입니다.
10:53
And you'll get all the nonverbal cues
that make communication so much easier.
that make communication so much easier.
191
641719
4882
비언어적 반응을 통해 의사소통을
훨씬 수월하게 할 수 있습니다.
훨씬 수월하게 할 수 있습니다.
11:00
It's going to be really nice.
192
648171
1420
이건 매우 좋아질 거예요.
11:01
You'll be able to tell when
a virtual assistant is busy or confused
a virtual assistant is busy or confused
193
649615
3637
앞으로 여러분은 가상의 비서가
바쁘거나, 당황해하거나
바쁘거나, 당황해하거나
11:05
or concerned about something.
194
653276
2680
어떤 것에 염려할 때
알아차릴 수 있을 겁니다.
알아차릴 수 있을 겁니다.
11:09
Now, I couldn't leave the stage
195
657694
2509
이제, 여러분께
11:12
without you actually being able
to see my real face,
to see my real face,
196
660227
2698
제 실제 얼굴을 보여드리겠습니다.
11:14
so you can do some comparison.
197
662949
1684
비교해보세요.
11:18
So let me take off my helmet here.
198
666573
1876
헬멧을 벗어 보겠습니다.
11:20
Yeah, don't worry,
it looks way worse than it feels.
it looks way worse than it feels.
199
668473
4770
걱정하진 마세요.
생각보다 훨씬 더 못생겼습니다.
생각보다 훨씬 더 못생겼습니다.
11:25
(Laughter)
200
673267
2428
(웃음)
11:29
So this is where we are.
201
677188
1698
현재 우리 수준은 이렇습니다.
11:30
Let me put this back on here.
202
678910
1604
다시 쓰겠습니다.
11:32
(Laughter)
203
680538
1950
(웃음)
11:35
Doink!
204
683115
1186
바보!
11:37
So this is where we are.
205
685292
1600
우리는 여기까지 왔습니다.
11:39
We're on the cusp of being able
to interact with digital humans
to interact with digital humans
206
687997
3701
우리는 놀랄 만큼 실제적인
디지털 인간과 상호작용할 수
디지털 인간과 상호작용할 수
11:43
that are strikingly real,
207
691722
2181
있는 단계에 이르렀습니다.
11:45
whether they're being controlled
by a person or a machine.
by a person or a machine.
208
693927
3269
사람이든 기계든 그 것을 누가
조종하느냐에 상관없이 말이죠.
조종하느냐에 상관없이 말이죠.
11:49
And like all new technology these days,
209
697220
4375
오늘날의 모든 새로운 기술처럼
11:54
it's going to come with some
serious and real concerns
serious and real concerns
210
702531
4746
우리가 앞으로 처리해야 할
문제와 걱정거리들이 남아 있습니다.
문제와 걱정거리들이 남아 있습니다.
11:59
that we have to deal with.
211
707301
1734
12:02
But I am just so really excited
212
710017
2118
하지만 저는 평생 동안
12:04
about the ability to bring something
that I've seen only in science fiction
that I've seen only in science fiction
213
712159
5053
공상 과학 소설에서만 보던 것을
현실로 가져올 수 있었다는 것에
현실로 가져올 수 있었다는 것에
12:09
for my entire life
214
717236
2270
정말 기쁨을 느낍니다.
12:11
into reality.
215
719530
1328
12:13
Communicating with computers
will be like talking to a friend.
will be like talking to a friend.
216
721752
4222
앞으로 컴퓨터와 친구처럼
대화를 할 수 있습니다.
대화를 할 수 있습니다.
12:18
And talking to faraway friends
217
726323
2500
멀리 있는 친구와 대화는
12:20
will be like sitting with them
together in the same room.
together in the same room.
218
728847
3273
같은 방에서 함께 앉아있는 것과
같이 할 수 있습니다.
같이 할 수 있습니다.
12:24
Thank you very much.
219
732974
1308
감사합니다.
12:26
(Applause)
220
734306
6713
(박수)
ABOUT THE SPEAKER
Doug Roble - Computer graphics software researcherDoug Roble has found a career combining the things he loves: math, computers, movies and imagination.
Why you should listen
Doug Roble has really only had one job in his life. After getting his PhD in Computer Science from the Ohio State University in 1992, he joined Digital Domain, a visual effects production company. Once there, he found a unique place where art and technology collide. Now he builds new tools for artists to use and they, in turn, use the tools in surprising and unexpected ways. The feedback loop between art and science is completely addicting. And, the byproduct of this are movies that the whole world enjoys.
Roble's work outside Digital Domain reflects this passion. He was the Editor and Chief of the Journal of Graphics tools for more than five years. He's currently the Chair of the Motion Picture Academy's Sci/Tech Awards and a member of the Academy's Sci/Tech Council. And two of the tools he's built over the years have won Sci/Tech Academy Awards themselves.
Doug Roble | Speaker | TED.com