AI 탐구노트

지난 몇 년간 인공지능 분야에서 텍스트-이미지 변환 모델은 획기적인 발전을 이루었습니다. 초기의 U-Net 기반 구조에서 Transformer 기반으로의 전환은 모델의 효율성과 확장 가능성을 크게 개선하며 새로운 표준을 제시했습니다. 동시에, 모델의 크기가 커지고 계산 자원이 증가하면서 텍스트-이미지 변환 모델의 고해상도 이미지 생성 능력이 대폭 향상되었습니다. 이러한 발전은 이미지 생성의 품질과 해상도에서 큰 진전을 이루었지만, 대규모 모델의 높은 비용과 느린 속도는 여전히 산업계와 일반 사용자들에게 큰 장벽으로 남아 있습니다. 엔비디아(NVIDIA)는 최근 텍스트 기반으로 최대 4096×4096 해상도의 고품질 이미지를 빠르고 효율적으로 생성할 수 있는 혁신적인 텍스트-이미지 생성 프레임워크인 'Sa..

1. 서론사람이 어디를 보고 있는지를 추적하는 기술은 우리가 주변 세계와 상호작용하는 방식을 이해하는 데 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, 대화 중 상대방의 시선 방향은 그들이 관심을 가지고 있는 대상을 파악하거나 의도를 추측하는 데 도움을 줍니다. 이런 기술은 특히 인간-컴퓨터 상호작용, 자율주행, 로봇 비전, 혹은 광고 효과 분석 등 다양한 분야에서 응용될 수 있습니다. 과거에는 시선 방향을 추적하기 위해 여러 종류의 데이터를 분석하고 조합하는 복잡한 시스템이 주로 사용되었습니다. 하지만 이러한 방식은 개발이 어렵고 많은 비용이 들며, 데이터가 부족한 환경에서는 정확도가 떨어지는 한계가 있었습니다. 최근에는 대규모 데이터를 바탕으로 학습된 인공지능 모델들이 여러 시각적 문제를 해결하는 데 매우 좋은..