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[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…

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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…