Pagram은 라이브 스트리밍 산업의 AI 중추 역할을 하도록 설계된 탈중앙화 프로토콜입니다. 이 프로젝트는 콘텐츠 제작자에게 비디오 품질을 향상시키고, 제작을 자동화하며, 시청자를 위한 대화형 경험을 생성할 수 있는 일련의 AI 기반 도구를 제공하는 것을 목표로 합니다. 프로토콜의 인프라는 탈중앙화된 컴퓨팅 제공업체 네트워크를 기반으로 구축되었으며, 중앙 집중식 AI 클라우드 서비스에 대한 검열 저항적이고 비용 효율적인 대안을 제공하는 것을 명시적인 목표로 삼고 있습니다.^[1]

개요

Pagram은 라이브 스트리머와 콘텐츠 크리에이터들이 중앙 집중식 플랫폼과 독점적인 AI 도구에 점점 더 의존하게 되는 문제를 해결하기 위해 만들어졌습니다. 이 프로젝트의 비전은 컴퓨팅 자원을 크라우드소싱하여 크리에이터가 사용할 수 있도록 하는 분산형 네트워크를 구축함으로써 고급 AI 기능에 대한 접근을 민주화하는 것입니다. Pagram은 분산된 네트워크를 활용하여 단일 기업 엔티티에 의존하지 않고도 실시간 AI 비디오 조작에 필요한 처리 능력을 제공하는 것을 목표로 합니다.^[1]​

이 프로토콜은 오픈 소스 프레임워크로 개발되고 있으며, 이를 통해 개발자들은 새로운 AI 기반 애플리케이션을 구축하거나 Pagram의 기능을 기존 스트리밍 소프트웨어에 통합할 수 있습니다. 프로젝트의 핵심은 AI 강화 라이브 스트리밍을 위한 기초 레이어를 제공하여 크리에이터의 통제권과 혁신을 우선시하는 도구 생태계를 조성하는 것입니다. 이 플랫폼은 이전에는 대규모 방송국에서만 사용할 수 있었던 전문가급 AI 기능을 스트리머들이 갖출 수 있도록 설계되었습니다.^[1]​

제품

Pagram은 AI 지원 라이브 스트리밍을 위한 도구 및 인프라 세트를 제공합니다. 이는 실시간 미디어 처리, 자동화 기능 및 분산 컴퓨팅을 단일 시스템으로 결합합니다.

Pagram AI 플러그인

Pagram AI 플러그인은 콘텐츠 크리에이터를 위한 주요 상호작용 지점으로 설계되었습니다. 이 플러그인은 기존 스트리밍 소프트웨어(OBS 또는 Streamlabs 등)와 통합되어, 기술적인 전문 지식 없이도 AI 기반 기능을 제어할 수 있는 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다.^[1]​

실시간 비디오 향상

이 플러그인은 라이브 피드의 시각적 품질을 개선하는 도구들을 제공합니다. 여기에는 시청자의 경험을 향상시키기 위해 실시간으로 처리되는 AI 기반 업스케일링, 노이즈 제거, 색상 교정 및 조명 조정과 같은 기능이 포함됩니다.^[1]​

AI 생성 오버레이

크리에이터는 플러그인을 사용하여 스트림에 동적이고 상황에 맞는 그래픽 오버레이를 적용할 수 있습니다. 여기에는 자동 생성된 자막, 실시간 데이터 시각화 또는 스트림 내 이벤트에 반응하는 브랜딩 요소가 포함될 수 있습니다.^[1]​

자동화된 제작 도구

이 플러그인에는 복잡한 제작 작업을 자동화하기 위해 설계된 기능들이 포함되어 있습니다. 여기에는 화면상의 콘텐츠에 따른 자동 장면 전환, 다중 카메라 설정에서의 지능형 카메라 각도 선택, 또는 라이브 방송으로부터 하이라이트 클립을 자동 생성하는 기능 등이 포함될 수 있습니다.^[1]​

대화형 AI 기능

이 기능 세트는 관객의 참여를 높이는 것을 목표로 합니다. 예시로는 AI 기반 채팅 중재자, 시청자 댓글의 실시간 감정 분석, 그리고 AI 어시스턴트가 관리하는 대화형 설문 조사 또는 Q&A 세션 등이 있습니다.^[1]​

Pagram AI 엔진

Pagram AI 엔진은 플러그인 기능을 구동하는 AI 모델을 실행하는 핵심 기술 구성 요소입니다. 이 엔진은 최소한의 지연 시간으로 실시간 비디오 처리의 집중적인 요구 사항을 처리하도록 설계되었습니다. 또한 휴대성이 뛰어나도록 설계되어 Pagram 네트워크의 분산 노드에서 실행될 수 있습니다. GPU 리소스를 효율적으로 사용하기 위해 최적화 기술이 적용되었으며, 이를 통해 엔진은 상당한 지연 없이 라이브 비디오 스트림에서 객체 탐지, 비디오 향상, 자연어 처리와 같은 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다.^[1]​

Pagram 네트워크

Pagram의 인프라는 AI 컴퓨팅 파워를 위한 탈중앙화 마켓플레이스인 Pagram 네트워크를 기반으로 구축되었습니다. 이 네트워크는 자신의 GPU 용량을 대여하려는 개인 및 데이터 센터(노드 운영자)와 라이브 스트리밍을 위해 AI 워크로드를 실행해야 하는 콘텐츠 제작자를 연결합니다. 이 모델의 장점으로는 단일 장애점이나 통제 주체가 없어 검열 저항성이 향상된다는 점, 기존 클라우드 제공업체에 비해 잠재적으로 비용이 절감된다는 점, 그리고 개별 제작자가 고성능 컴퓨팅에 더 쉽게 접근할 수 있다는 점 등이 있습니다.^[1]​

주요 기능

Pagram 프로토콜의 기능은 AI 플러그인을 통해 제공되며, 기본이 되는 AI 엔진에 의해 구동됩니다. 이러한 기능들은 라이브 스트리밍 제작의 다양한 측면을 개선하기 위해 설계된 여러 카테고리로 구성되어 있습니다. ^[2]

실시간 비디오 향상

이 프로토콜은 라이브 스트림의 시각적 품질을 실시간으로 개선하도록 설계되었습니다. 여기에는 비디오의 컬러 프로필을 균형 있게 조정하고 강화하는 자동 색상 교정 기능과 최적화되지 않은 조명 조건을 보완하는 조명 조정 기능이 포함됩니다. 또한 비디오 해상도를 높이기 위한 프레임 업스케일링 기능과 시각적 노이즈 및 압축 아티팩트를 제거하여 더 깨끗한 비디오 피드를 제공하는 기능을 제공하는 것을 목표로 합니다. ^{[1] [2]}

AI 생성 오버레이 및 장면

Pagram은 역동적인 시각적 요소를 생성하기 위한 도구를 제공하고자 합니다. 이 시스템은 동적 레이아웃 전환을 용이하게 하도록 설계되어, 서로 다른 화면 배치 간의 매끄러운 전환을 가능하게 합니다. 또한 음성을 화면상의 텍스트로 자동 변환하는 실시간 자막 생성 기능을 특징으로 할 계획입니다. 또 다른 계획된 기능은 즉석에서 애니메이션 오버레이를 생성하는 기능으로, 제작자가 미리 제작된 에셋 없이도 맞춤형 그래픽을 사용할 수 있도록 지원합니다. ^[2]

자동화된 제작 도구

프로토콜 기능의 상당 부분은 제작 작업의 자동화에 집중되어 있습니다. 계획된 주요 기능 중 하나는 피사체의 움직임을 자동으로 따라가는 지능형 카메라 추적입니다. 또한, 이 시스템은 방송의 주요 순간을 식별하여 자동으로 스트림 하이라이트를 생성하는 것을 목표로 합니다. "AI 디렉터 모드"는 또 다른 의도된 기능으로, 스트림의 내용과 맥락을 분석하여 화면에 무엇을 보여줄지 지능적으로 결정함으로써 장면 전환을 자동화하도록 설계되었습니다. ^{[1] [2]}

대화형 AI 기능

생태계

Pagram 생태계는 라이브 비디오 스트림을 위한 탈중앙화 AI 프로세싱을 제공하기 위해 협력하는 네 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다.^[1]

• Pagram AI 플러그인(Plugin): 인기 있는 스트리밍 애플리케이션과 직접 통합되는 사용자용 소프트웨어 구성 요소입니다. 크리에이터가 다양한 AI 기능에 액세스하고 제어할 수 있는 인터페이스 역할을 합니다.
• Pagram AI 엔진(Engine): 비디오 처리를 위한 AI 모델을 실행하는 핵심 소프트웨어입니다. 라이브 방송 중에 향상된 기능과 효과가 실시간으로 적용될 수 있도록 저지연 성능에 최적화되어 있습니다.
• Pagram 네트워크(Network): Pagram AI 엔진을 실행하는 데 필요한 연산 능력(주로 GPU 리소스)을 제공하는 노드들의 탈중앙화 네트워크입니다.
• PGRM 토큰(Token): Pagram 네트워크의 네이티브 유틸리티 및 거버넌스 토큰으로, 노드 운영자에게 인센티브를 제공하고, 서비스 비용을 지불하며, 거버넌스에 참여하는 데 사용됩니다.

활용 사례

Pagram은 크리에이터, 개발자 및 플랫폼이 AI 기반 도구와 탈중앙화 인프라를 통해 라이브 스트리밍을 개선, 자동화 및 확장할 수 있도록 지원합니다. 생태계 내에서 활용할 수 있는 핵심 방법은 다음과 같습니다:

• 실시간 비디오 향상 — 자동 색상 교정, 조명 조정, 업스케일링 및 노이즈 제거를 통해 스트림 품질을 개선합니다.
• 자동화된 라이브 스트리밍 제작 — AI 기반 카메라 트래킹, 장면 전환 및 하이라이트 생성을 통해 수동 작업을 줄입니다.
• 동적 오버레이 및 장면 — 레이아웃, 자막 및 애니메이션 오버레이를 실시간으로 생성하고 전환합니다.
• 시청자 참여 도구 — 채팅 관리, AI 기반 Q&A 및 개인화된 상호작용 프롬프트를 활성화합니다.
• AI 기반 미디어 처리 — 시각, 음성 및 NLP 모델을 사용하여 비디오, 오디오 및 상호작용을 향상시킵니다.
• 탈중앙화 컴퓨팅 액세스 — 분산된 노드에서 AI 워크로드를 실행하여 비용을 절감하고 확장성을 높입니다.
• AI 자산 마켓플레이스 — 생태계 내에서 오버레이, 모델 및 자동화 도구를 구매, 판매 또는 대여합니다.
• 크리에이터 간 경제 — 사용자 간의 직접 거래 및 협업을 지원합니다.
• 노드 참여 및 보상 — 네트워크에 컴퓨팅 리소스를 제공하여 토큰을 획득합니다.
• 안전하고 프라이빗한 스트리밍 — 암호화, 샌드박싱 및 영지식 증명을 통해 데이터를 보호합니다.
• 유연한 플랫폼 통합 — 모듈식 플러그인을 통해 기존 스트리밍 도구에 AI 기능을 통합합니다.

아키텍처

Pagram은 사용자 상호작용, 미디어 처리 및 분산 컴퓨팅을 위한 레이어로 구성된 모듈형 시스템으로 설계되었습니다. 이러한 구조를 통해 각 구성 요소는 독립적으로 작동하면서도 통합된 상태를 유지하며, 다양한 환경에서 실시간 라이브 스트리밍 워크플로우를 지원합니다. ^{[1] [2]}

클라이언트 레이어는 라이브 스트리밍 소프트웨어와 통합되는 플러그인으로 구성됩니다. 미디어 입력을 처리하고, 선택된 기능을 적용하며, 라이브 세션 중 출력을 관리합니다. 또한 사용자 설정 및 상호작용을 지원하며, 가능한 경우 지연 시간을 줄이기 위해 일부 처리 작업은 로컬에서 실행됩니다.

AI 처리 레이어는 미디어 향상 및 자동화에 사용되는 모델을 제공합니다. 여기에는 업스케일링 및 프레임 조정과 같은 비디오 기능, 노이즈 억제 및 음성 향상과 같은 오디오 기능, 그리고 자연어 처리 및 컴퓨터 비전 분야의 추가 기능이 포함됩니다. 모델은 다양한 시스템 조건에서도 성능을 유지하기 위해 모델 증류(distillation) 및 적응형 선택과 같은 기술을 통해 최적화됩니다. ^{[1] [2]}

컴퓨팅 레이어는 노드의 분산 네트워크를 통해 처리 능력을 확장합니다. 이러한 노드들은 로컬 환경을 벗어난 워크로드 실행을 위한 컴퓨팅 리소스를 제공합니다. 코디네이터는 가용성과 지연 시간을 기반으로 작업 할당을 관리하며, 격리된 실행 환경은 시스템 무결성을 유지하는 데 도움이 됩니다. ^[1]

데이터는 클라이언트 레이어의 캡처 단계부터 처리 단계를 거쳐 실시간 출력을 위해 다시 돌아오며, 라이브 스트리밍 콘텐츠의 영구적인 저장을 요구하지 않습니다. 암호화된 통신 및 샌드박싱과 같은 보안 조치가 전 과정에 걸쳐 적용됩니다. ^[1]

전반적으로, 이 아키텍처는 레이어별로 책임을 분리하여 유연성, 확장성 및 다양한 사용 사례에 걸친 일관된 운영을 지원합니다. ^[1]

토크노믹스

Pagram 생태계는 티커 $PGRM으로 알려진 자체 네이티브 유틸리티 및 거버넌스 토큰에 의해 운영됩니다.^[1]​

토큰 할당

총 공급량: 1,000,000,000 $PGRM

• 프라이빗 세일: 5%
• 퍼블릭 세일: 10%
• 팀: 15%
• 유동성: 7%
• 마케팅: 15%
• 어드바이저리: 3%
• 스테이킹: 15%
• 트레저리: 10%
• 커뮤니티: 20% ^[1]

유틸리티

$PGRM 토큰은 탈중앙화 AI 네트워크의 운영을 원활하게 하기 위해 몇 가지 핵심 기능을 갖도록 설계되었습니다.^[1]​

• 연산 결제: 토큰의 주요 용도는 AI 작업 처리에 사용된 GPU 리소스에 대해 노드 운영자에게 비용을 지불하는 교환 수단입니다.
• 스테이킹: 노드 운영자는 네트워크에 정직하게 참여함을 보장하기 위한 보안 보증금의 형태로 $PGRM 토큰을 스테이킹해야 합니다. 서비스에 대한 대가로 이들은 스테이킹 보상과 수수료를 받습니다.
• 거버넌스: 토큰 보유자는 Pagram DAO에 참여하여 네트워크 업그레이드, 수수료 구조 변경 및 프로젝트의 전반적인 전략적 방향에 대해 제안하고 투표할 수 있습니다.
• 기능 액세스: 토큰은 프리미엄 AI 모델, 고급 기능 또는 Pagram AI 플러그인 내에서의 더 높은 처리 우선순위를 잠금 해제하는 데 사용될 수 있습니다.

거버넌스

Pagram 프로토콜의 거버넌스는 Pagram DAO를 통해 수행됩니다. $PGRM 토큰 보유자는 의사결정 과정에 참여할 수 있으며, 이를 통해 네트워크의 발전 방향이 크리에이터, 개발자 및 노드 운영자 커뮤니티의 이익과 일치하도록 보장합니다. 이 모델은 시간이 지남에 따라 통제권을 분산시켜, 권한을 초기 개발 팀에서 이해관계자들에게로 이전하는 것을 목표로 합니다.^[1]​