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[CP]AI뉴스 #40 : AI로 콘텐츠 생성하기

2023/12/06 정기레터

2023.12.07 | 조회 239 |
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CreativePrompters

AI 관련 뉴스와 프리미엄 정보들을 전해드려요:)


🤖 오늘의 뉴스 목차


📰 Animate Anyone: 정교하고 제어 가능한 이미지에서 비디오로의 합성

📝 'Animate Anyone' 프로젝트는 정지 이미지로부터 캐릭터 비디오를 생성하는 것을 목표로 한다. 이 기술은 분산 모델을 활용하여 공간 주의를 기반으로 참조 이미지에서 세부적인 특징을 유지하고, 효율적인 포즈 가이더와 시간 모델링 접근 방식을 사용하여 비디오 프레임 간의 부드러운 전환을 보장한다.

🗣논평: 'Animate Anyone' 프로젝트는 이미지에서 비디오로의 합성 분야에서의 중요한 기술적 진보를 나타낸다. 이 기술은 정교한 캐릭터 애니메이션을 위해 참조 이미지의 세부적인 특징을 유지하는 동시에, 캐릭터의 움직임을 제어하고 비디오 프레임 간의 연속성을 보장하는 방식을 채택한다. 공간 주의, 교차 주의, 시간 주의를 포함한 다양한 주의 메커니즘을 통해, 이 프로젝트는 이미지로부터 비디오를 생성하는 과정에서 높은 일관성과 제어 가능성을 제공한다. 이러한 기술은 캐릭터 애니메이션 분야 뿐만 아니라, 다양한 시각적 합성 분야에도 응용될 수 있는 가능성을 열어준다.

🔖 키워드: #AnimateAnyone #이미지비디오합성 #캐릭터애니메이션 #분산모델 #시각적합성기술


📰 Bitmagic의 몇 분 만에 새로운 게임을 만들 수 있는 AI 생성 게임 플랫폼

📝 Bitmagic은 사용자의 입력에 기반해 빠르게 게임을 생성할 수 있는 AI 게임 개발 시스템의 알파 테스트를 발표했다. 이 플랫폼은 OpenAI GPT-4와 Google Bard AI를 활용하여 사용자의 요구 사항에 따라 게임을 구축하며, 자연스러운 게임 플레이를 제공한다.

🗣 논평: Bitmagic의 이번 발표는 게임 개발의 접근성을 대폭 확장하는 것을 목표로 한다. 이 플랫폼은 사용자가 간단한 설명을 입력함으로써 직접 게임을 만들 수 있게 해주며, 복잡한 프로그래밍 또는 대규모 팀이 필요 없이 게임을 빠르게 개발할 수 있도록 지원한다. Bitmagic의 AI 기반 게임 생성 플랫폼은 현실적인 그래픽, 날씨 및 동물 시뮬레이션 등을 포함하여 몰입감 있는 3D 환경을 제공한다. 이러한 기술은 사용자가 상상하는 게임을 현실화하고 게임 개발을 더 많은 사람들에게 열어주는 중요한 발전이다.

🔖 키워드: #Bitmagic #AIGameDevelopment #OpenAIGPT4 #GoogleBardAI #게임개발혁신


🔥지금 가장 뜨거운 해외 AI 커뮤니티 동향

Meta, IBM, NASA 등이 오픈소스 AI Alliance 결성

📝 요약: IBM, Meta, Intel, NASA는 AI Alliance라는 새로운 산업 그룹을 결성하여 AI 모델을 오픈 소스화하기로 결정했습니다. 이 그룹은 AI 개발에 '오픈 사이언스' 접근 방식을 채택하고 있으며, IBM은 NASA의 위성 데이터로 구축된 watsonx.ai 지리공간 기초 모델을 Hugging Face 플랫폼에 공개할 예정입니다. 이 연합은 산업, 학계, 정부 간의 대규모 연합으로 AI 개발을 안내하고 책임 있는 혁신을 촉진할 목적을 가지고 있습​​​​​​​​​​니다.

🗣 유저 1의 의견: "오픈 소스 AI 모델은 혁신을 가속화하고, 더 많은 기업과 연구자들이 AI 발전에 기여할 수 있는 기회를 제공할 것입니다."

🗣 유저 2의 의견: "IBM과 NASA의 협력은 특히 지리공간 데이터 분야에서 중요한 발전을 이룰 수 있을 것으로 보입니다. 위성 데이터의 활용이 더욱 확대될 것입니다."

🗣 유저 3의 의견: "오픈 사이언스 접근 방식은 AI 개발의 투명성과 공정성을 높이는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 이는 기존의 폐쇄적인 개발 방식과 대비되는 새로운 패러다임을 제시합니다."

🔖 키워드: AI Alliance, 오픈 소스, IBM, NASA, 지리공간 데이터, 혁신, 투명성, 공정성.


🤖 오늘의 추가 컨텐츠

Scalable Extraction of Training Data from(Production) Language Models 논문 요약

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