AI 이미지 생성기 시장 규모, 점유율, 동향 분석 보고서 : 구성요소별, 최종사용자별, 지역별, 부문별 예측(2024-2030년)
AI Image Generator Market Size, Share & Trends Analysis Report By Component (Software, Services), By End-user (Media & Entertainment, Healthcare), By Region, And Segment Forecasts, 2024 - 2030
상품코드:1512083
리서치사:Grand View Research
발행일:2024년 06월
페이지 정보:영문 100 Pages
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한글목차
AI 이미지 생성기 시장 성장과 동향
Grand View Research, Inc.의 최신 보고서에 따르면, 세계 AI 이미지 생성기 시장 규모는 2024년부터 2030년까지 17.7%의 CAGR을 기록하여 2030년에는 10억 8,000만 달러에 달할 것으로 예상됩니다.
시각적 컨텐츠에 대한 수요 증가, AI 기술의 발전, 사용 사례의 확대, AR 및 VR과의 통합, 점진적 성장 GAN 및 스타일 기반 GAN 등 보다 고품질의 사실적인 이미지 생성을 위한 지속적인 연구 개발 노력은 AI 이미지 생성기 시장을 성장의 발판으로 삼고 있습니다.
딥러닝 알고리즘, 특히 생성적 적대적 네트워크(GAN)는 AI 이미지 생성 분야에 혁명을 일으켰으며, GAN은 두 개의 신경망을 서로 대결시켜 매우 사실적이고 고품질의 이미지를 생성할 수 있도록 합니다. 딥러닝 기술이 발전함에 따라 AI가 생성하는 이미지의 품질과 사실감이 향상되고 있으며, 이는 시장 성장을 주도하고 있습니다. 예를 들어, 2019년 8월 NVIDIA Corporation은 GAN 기반 이미지 생성의 획기적인 발전으로 StyleGAN을 발표했는데, StyleGAN은 이미지의 스타일과 컨텐츠의 다양한 측면을 제어하여 매우 사실적이고 다양한 이미지를 생성할 수 있습니다. StyleGAN은 예술, 패션, 엔터테인먼트 등 다양한 응용 분야에서 널리 사용되고 있습니다. 얼굴 특징, 옷 스타일, 예술적 스타일과 같은 속성을 조작하여 독특하고 시각적으로 매력적인 이미지를 만들 수 있습니다.
AI 이미지 생성기는 AR 및 VR 기술과 통합되어 몰입감 있고 사실적인 경험을 만들어냅니다. 이러한 통합을 통해 가상 환경에서 고품질 비주얼을 실시간으로 생성할 수 있어 AI 이미지 생성기 시장의 성장에 기여하고 있습니다. 예를 들어, AI 이미지 생성기는 사실적인 가상 아바타를 생성하거나 디테일한 텍스처와 외관을 가진 가상 객체를 생성할 수 있습니다. 게임, 훈련 시뮬레이션, 가상 투어 등 산업 전반에 걸친 AR 및 VR 애플리케이션에 대한 수요는 AI 이미지 생성기의 채택을 더욱 촉진할 것으로 보입니다. 예를 들어, VR 기반 비행 시뮬레이터는 조종사 훈련에 널리 사용되고 있습니다. 이러한 시뮬레이션은 실제와 같은 조종석 환경을 제공하여 훈련 조종사가 안전하고 통제된 가상 환경에서 비행 조종, 비상 절차, 계기 조작을 연습할 수 있게 해줍니다.
AI 이미지 생성기의 활용 범위는 엔터테인먼트, 게임 등 전통적인 분야에 국한되지 않고 확장되고 있습니다. 패션, 인테리어 디자인, 헬스케어, 자동차 등의 산업에서 AI 이미지 생성기는 사실적인 제품 비주얼 생성, 디자인 콘셉트 시뮬레이션, 의료용 이미지 보조, 가상 경험 강화 등에 활용되고 있습니다. 사용 사례의 다양화는 AI 이미지 생성기에 대한 수요를 증가시키고 시장 성장을 촉진할 것입니다. 예를 들어, 헬스케어 분야의 AI 이미지 생성기는 훈련 목적이나 의료 시나리오 시뮬레이션을 위해 사실적인 의료 이미지를 생성하기 위해 개발될 수 있습니다. 마찬가지로 건축 및 인테리어 디자인 분야에서 AI 이미지 생성기는 건물과 내부 공간의 사실적인 렌더링을 생성할 수 있습니다. 앞으로 보다 특정 분야에 특화된 AI 이미지 생성 기술 개발이 진행될 것으로 예상됩니다.
AI 이미지 생성기 시장 보고서 하이라이트
딥러닝 기술, 특히 생성적 적대적 네트워크(Generative Adversarial Networks, GANs)는 AI 이미지 생성 기술 개발에 중요한 역할을 하고 있습니다. 조사 방법은 네트워크 아키텍처, 학습 방법, 손실 함수에서 괄목할 만한 진전을 이루며 이미지 품질, 사실성, 다양성을 향상시키고 있습니다. 딥러닝이 계속 발전함에 따라 AI 이미지 생성 기술은 더 많은 발전의 혜택을 누리며 성장을 견인할 것으로 예상됩니다.
생성적 적대적 네트워크(GAN) 및 변분 자동 인코더(VAE)와 같은 생성 모델을 포함한 AI 알고리즘의 발전은 소프트웨어 구현에 크게 의존하고 있습니다. 소프트웨어 분야는 기본 알고리즘을 개선하고 구현을 최적화함으로써 AI가 생성하는 이미지의 품질과 다양성을 향상시키는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.
E-Commerce 분야는 2024년부터 2030년까지 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. E-Commerce 플랫폼은 고객을 유치하고 판매를 촉진하기 위해 고품질 제품 이미지에 크게 의존하고 있으며, AI 이미지 생성기는 사실적인 제품 이미지를 생성하는 데 중요한 역할을 하며, 기업이 제품을 시각적으로 매력적으로 소개할 수 있도록 도와줍니다.
중국, 인도, 일본을 포함한 아시아태평양의 주요 국가들은 고속 인터넷 연결과 첨단 데이터센터 등 탄탄한 기술 인프라를 보유하고 있습니다. 이러한 인프라를 통해 AI 이미지 생성 애플리케이션에 필요한 대량의 데이터를 처리하고 저장할 수 있습니다.
목차
제1장 조사 방법과 범위
제2장 주요 요약
제3장 AI 이미지 생성기 시장 변수, 동향, 범위
시장 소개/계통 전망
시장 역학
시장 성장 촉진요인 분석
시장 성장 억제요인 분석
업계 기회
업계 과제
AI 이미지 생성기 시장 분석 툴
Porters 분석
PESTEL 분석
제4장 AI 이미지 생성기 시장 : 컴포넌트별 추정·동향 분석
부문 대시보드
AI 이미지 생성기 시장 : 컴포넌트 변동 분석, 2023년 및 2030년
소프트웨어
서비스
제5장 AI 이미지 생성기 시장 : 최종사용자별 추정·동향 분석
부문 대시보드
AI 이미지 생성기 시장 : 최종사용자 변동 분석, 2023년 및 2030년
미디어와 엔터테인먼트
헬스케어
패션
소셜 미디어
E-Commerce
기타
제6장 AI 이미지 생성기 시장 : 지역별 추정·동향 분석
AI 이미지 생성기 시장 점유율, 지역별, 2023년 및 2030년
북미
북미의 AI 이미지 생성기 시장 추정과 예측, 2017-2030년
미국
캐나다
멕시코
유럽
유럽의 AI 이미지 생성기 시장 추정과 예측, 2017-2030년
영국
영국 AI 이미지 생성기 시장 추정과 예측, 2017-2030년
독일
프랑스
아시아태평양
아시아태평양의 AI 이미지 생성기 시장 추정과 예측, 2017-2030년
중국
일본
인도
한국
호주
라틴아메리카
라틴아메리카의 AI 이미지 생성기 시장 추정과 예측, 2017-2030년
브라질
중동 및 아프리카
중동 및 아프리카의 AI 이미지 생성기 시장 추정과 예측, 2017-2030년
사우디아라비아
아랍에미리트
남아프리카공화국
제7장 경쟁 상황
주요 시장 진출 기업의 최근 동향과 영향 분석
기업 분류
기업의 시장 포지셔닝
기업의 시장 점유율 분석
기업 히트맵 분석
전략 매핑
확대
인수합병
파트너십과 협업
신제품 발매
연구개발
기업 개요
Synthesia
Lumen5
Muse.ai
Rephrase.ai
Synths video
Raw shorts
Pictory
FlexClip
Designs.Ai
InVideo
ksm
영문 목차
영문목차
AI Image Generator Market Growth & Trends:
The global AI image generator market size is anticipated to reach USD 1.08 billion by 2030, registering a CAGR of 17.7% from 2024 to 2030, according to a new report by Grand View Research, Inc. The increasing demand for visual content, advancements in AI technology, expanding use cases, integration with AR and VR, and ongoing research and development efforts, such as progressive growing GANs or style-based GANs, to generate higher-quality and more realistic images, position the AI image generator market for growth in the future.
Deep learning algorithms, particularly generative adversarial networks (GANs), have revolutionized the field of AI image generation. GANs enable the creation of highly realistic and high-quality images by pitting two neural networks against each other. As deep learning techniques continue to advance, the quality and realism of AI-generated images are improving, driving the market's growth. For instance, in August 2019, NVIDIA Corporation introduced StyleGAN as a significant advancement in GAN-based image generation. StyleGAN allows for generating highly realistic and diverse images by controlling different aspects of the image's style and content. It is widely used in various applications, including art, fashion, and entertainment. It enables users to create unique and visually appealing images by manipulating attributes such as facial features, clothing styles, and artistic styles.
AI image generators are integrated with AR and VR technologies to create immersive and realistic experiences. This integration allows for the real-time generation of high-quality visuals in virtual environments, contributing to the growth of the AI image generator market. For example, AI image generators can generate realistic virtual avatars or create virtual objects with detailed textures and appearances. The demand for AR and VR applications across industries, including gaming, training simulations, and virtual tours, will further drive the adoption of AI image generators. For instance, VR-based flight simulators have been widely adopted for pilot training. These simulations provide a realistic cockpit environment, allowing trainee pilots to practice flight maneuvers, emergency procedures, and instrument operations in a safe and controlled virtual environment.
The applications of AI image generators are expanding beyond traditional fields such as entertainment and gaming. Industries such as fashion, interior design, healthcare, and automotive are increasingly utilizing AI image generators to generate realistic product visuals, simulate design concepts, aid medical imaging, and enhance virtual experiences. Diversifying use cases will drive the demand for AI image generators and fuel market growth. For instance, AI image generators in healthcare can be developed to generate realistic medical images for training purposes or to simulate medical scenarios. Similarly, in architecture and interior design, AI image generators can generate photorealistic renderings of buildings and interior spaces. It is projected to witness the development of more domain-specific AI image generator technologies.
AI Image Generator Market Report Highlights:
Deep learning techniques, particularly Generative Adversarial Networks (GANs), have played a crucial role in developing AI image generator technology. Researchers have made notable advancements in network architectures, training methodologies, and loss functions, improving image quality, realism, and diversity. As deep learning continues to evolve, AI image generator technology is expected to benefit from further advancements, driving its growth
The advancements in AI algorithms, including generative models like generative adversarial networks (GANs) and variational autoencoders (VAEs), heavily rely on software implementation. The software segment plays a vital role in improving the quality and diversity of AI-generated images by refining the underlying algorithms and optimizing their implementation
The E-commerce segment is expected to grow with the highest CAGR from 2024 to 2030. E-commerce platforms heavily rely on high-quality product images to attract customers and drive sales. AI image generators can play a significant role in generating realistic product images, enabling businesses to showcase their products visually appealingly
Prominent countries in the Asia Pacific region, including China, India, and Japan, have robust technology infrastructures, including high-speed internet connectivity and advanced data centers. This infrastructure enables the processing and storing large amounts of data required for AI image generation applications
Table of Contents
Chapter 1. Methodology and Scope
1.1. Market Segmentation and Scope
1.2. Market Definitions
1.3. Research Methodology
1.3.1. Information Procurement
1.3.2. Information or Data Analysis
1.3.3. Market Formulation & Data Visualization
1.3.4. Data Validation & Publishing
1.4. Research Scope and Assumptions
1.4.1. List of Data Sources
Chapter 2. Executive Summary
2.1. Market Outlook
2.2. Segment Outlook
2.3. Competitive Insights
Chapter 3. AI Image Generator Market Variables, Trends, & Scope
