AI 탐구노트

사람이 카메라 앞에서 움직일 때, 컴퓨터가 그 모습을 보고 몸의 자세와 형태를 3차원으로 알아내는 기술은 생각보다 여러 곳에 쓰입니다. 예를 들면 가상현실, 스포츠 자세 분석, 재활, 로봇 원격 조종 같은 분야입니다. 그런데 이런 기술은 보통 정확도를 높이려다 보면 속도가 느려지고, 속도를 높이려다 보면 결과가 거칠어지는 문제가 자주 생깁니다. 결국 실제 서비스나 로봇 제어처럼 '지금 바로 반응해야 하는 상황'에서는 속도와 정확도를 함께 잡는 일이 가장 중요해집니다. 기존의 SAM 3D Body는 한 장의 RGB 이미지로 사람의 전신 3D 메쉬를 매우 잘 복원하지만, 처리 시간이 몇 초 수준이라 실시간 사용이 어렵습니다. Fast SAM 3D Body 모델은 기존 것을 새로 크게 뜯어고치기보다, 기존 파..

가상 인간 혹은 아바타 기술의 등장은 엔터테인먼트, 가상 피팅, 메타버스 등 다양한 산업에서 새로운 가능성을 열어주고 있습니다. 이와 함께 인간 이미지를 이용한 애니메이션 기술도 영상, 게임, 아바타 등에서 서서히 옵션이 아니라 필수적인 요소로 자리잡아 가고 있는 것 같습니다. 정지 이미지를 생생한 동작 영상으로 변환하는 기술도 그만큼 주목받고 있죠. 하지만 기존의 대부분의 애니메이션 생성 기술은 2D 포즈 이미지를 기반으로 하기 때문에 3D 정보가 손실되고 복잡한 동작을 재현하는 데에 한계를 지니고 있었습니다. 최근 인공지능 분야에서는 모션 생성 기술이 진화하면서, 1D 또는 3D 데이터를 토큰화하고 이를 기반으로 생성 모델에 입력하는 방식이 주목받고 있습니다. 이런 흐름 속에서 MTVCrafter라는..