AI 탐구노트

인공지능과 컴퓨터 비전의 발달은 단일 이미지로부터 3D 객체를 재구성하는 기술에 새로운 가능성을 열었습니다. 이 기술은 영화 제작, 증강현실(AR), 제조업 등 다양한 산업에서 활용될 수 있습니다. 하지만 단일 이미지 기반 3D 복원은 본질적으로 불완전한 문제입니다. 입력 이미지에서 보이는 표면 정보는 비교적 쉽게 추출되지만, 가려진 영역의 재구성을 위해서는 강력한 3D 사전 지식이 필요합니다. 최근의 연구는 회귀 기반 방법과 생성 모델 기반 방법으로 나뉩니다. 회귀 방식은 빠르게 가시적 표면을 복원하지만, 가려진 영역에서 불확실성을 처리하는 데 한계가 있습니다. 반면, 생성 모델은 이러한 불확실성을 더 잘 처리하지만 계산 비용이 크고 입력 이미지와의 정렬이 부족한 경우가 많습니다. 이러한 상황에서 SP..

1. 서론오늘날 인공지능 기술은 이미지를 분석하거나 질문에 답하는 등 다양한 작업에서 큰 성과를 내고 있습니다. 하지만 기존의 인공지능 모델은 특정 작업에만 초점이 맞춰져 있어, 여러 가지를 동시에 처리하는 데 한계가 있었습니다. 예를 들어, 비디오에서 특정 사람을 찾으면서 동시에 그 사람이 무엇을 하고 있는지 대화로 설명하는 것은 어려웠습니다. Sa2VA라는 새로운 모델은 이러한 문제를 해결하기 위해 만들어졌습니다. Sa2VA는 이미지와 비디오를 모두 잘 이해할 수 있도록 설계된 모델로, 사람이 원하는 정보를 더 정확히 찾아주고 대화형으로 설명해 줄 수 있습니다. 예를 들어, "빨간 모자를 쓴 사람을 찾아주세요"라고 하면, 이 사람을 화면에서 찾아 마스크로 표시하거나 관련 설명을 제공할 수 있습니다. ..