视觉效果趋势 NVIDIA Research Turns 2D Photos Into 3D Scenes in the Blink of an AI : NeRF

Adobe: Edit your face as you want

[가상인간연구팀 심홍매] 이미지 합성에서 이미지의 얽힘(entanglement)문제를 푸는 건 아주 중요하고 어려운 문제입니다. 예를 들어 사람의 얼굴에 있는 모든 수염을 자동으로 제거하거나, 혹은 완벽하게 수염을 붙히는 경우에도 수염과 얼굴 사이에는 일종의…

自然语言处理视觉效果言语趋势 NVIDIA Research Turns 2D Photos Into 3D Scenes in the Blink of an AI : NeRF

Data2vec: 다양한 modality의 학습을 위한 프레임워크

[생성지능개발팀 김성현]인간은 세상을 학습할 때, 다양한 감각을 동시에 이용하며 학습합니다.그리고 모든 감각은, 이를 감지하는 신경세포(neuron)의 발화(spike)로 변형되어 [1,0] 의 신호로 뇌로 전달됩니다. 예를 들어, 물체를 만지지 않았을 때는 세포의 발화가…

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크리에이터를 위한 플랫폼

[서비스개발팀 한현준] 최근 엔비디아에서 AI 워크플로, 3D 디자인 협업 및 시뮬레이션 플랫폼 ‘Omniverse’를 RTX 제품을 사용하는 개인 크리에이터와 아티스트에게 무료로 제공한다고 발표했습니다.엔비디아 뿐만 아니라 메타(舊 페이스북)의 ‘Spark AR’, 틱톡으로 유명한…

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Semantic Segmentation

[서비스개발팀 권은지] 영상 분할(Semantic Segmentation) 기술은 컴퓨터 비전 분야에서 가장 핵심적인 요소 중 하나이며, 이미지 내의 픽셀별로 해당 픽셀이 어디에 속하는지 분류하는 문제입니다. 이 분야는 실생활에서 의료, 드론, 교통 분야에…