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ℹ️ 어려운 기술 용어 지양하고 데모 영상 위주로 전달드려요. 데모 영상은 웹페이지에서 재생 가능해요. 📺
SMPLer-X
- SMPLer-X는 방대한 양의 다양한 신체 움직임 예시를 통해 학습합니다. 따라서 이전에 본 적 없는 상황에서도 훨씬 더 다양한 사람의 포즈와 형태를 정확하게 이해하고 재현할 수 있습니다.
- 적응력이 뛰어나 특정 작업을 더 잘 수행하도록 모델을 미세 조정할 수 있습니다.
- 사람의 포즈를 재현하는 데 있어 다른 유사 모델보다 훨씬 뛰어난 성능을 발휘합니다. 이는 게임, 영화 또는 가상 환경에서 디지털 캐릭터와 상호 작용하는 방식을 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
데모 영상👇
SMPLer-X: Scaling Up Expressive Human Pose and Shape Estimation
Stable Code
- Stable Code Instruct 3B는 일반적인 지침을 이해하고 코드를 작성하고 수학 문제를 풀며 기타 소프트웨어 개발 작업을 도와줍니다.
- 다른 경쟁 모델보다 작지만 성능은 그에 못지 않으며 때로는 더 뛰어납니다.
- 상용 제품에 사용할 수 있습니다.
데모 영상👇
Stable Code Instruct 3B
Champ
- 이 모델 동영상에서 인물을 사실적인 애니메이션으로 만들 수 있습니다. 정확한 결과를 위해 사람의 모양과 포즈에 대한 자세한 정보를 받습니다.
- 참조로 사용되는 3D 모델을 변경하여 애니메이션을 제어할 수 있습니다. 이를 통해 애니메이션 인물의 모양과 움직임을 사용자 지정할 수 있습니다.
- 기존 방식보다 실제와 같은 애니메이션을 만드는 데 더 효과적이며, 한 동영상에서 다른 체형의 애니메이션으로 동작을 원활하게 전송할 수 있습니다.
데모 영상👇
Champ: Controllable and Consistent Human Image Animation with 3D Parametric Guidance
MyVLM
- 개인화된 이미지 이해를 통해 모델은 사용자의 외모, 취미 등 개인적으로 중요한 사항에 대해 학습할 수 있습니다.
- 사용자가 가르친 개념에 빠르게 집중할 수 있는 특별한 '토글'을 통해 확장되어 이미지 설명과 답변이 사용자의 삶과 연관성을 갖도록 합니다.
- 기존 지식을 보존해 모델에 특정 관심사에 대해 가르친다고 해서 세상에 대한 일반적인 이해가 깨지지는 않습니다.
데모 영상👇
MyVLM: Personalizing VLMs for User-Specific Queries
Gaussian Frosting
- 가우시안 프로스팅을 사용하면 사실적인 3D 효과를 더 쉽게 만들 수 있습니다. 3D 모델에 '프로스팅' 레이어를 추가하여 머리카락이나 풀과 같은 디테일을 포착하는 것과 같다고 생각하면 됩니다.
- 이 기술은 실시간 사용을 위해 설계되었습니다. 즉, 비주얼을 빠르게 업데이트해야 하는 게임이나 인터랙티브 경험에 사용할 수 있습니다.
- 모델을 쉽게 변경할 수 있습니다. 기본 3D 오브젝트의 모양이나 애니메이션을 변경하면 '프로스팅'이 자동으로 조정되므로 편집이 훨씬 간편해집니다.
데모 영상👇
Gaussian Frosting: Editable Complex Radiance Fields with Real-Time Rendering
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