ITPE * JackerLab

VideoPoet (Token-Infusion)

개요VideoPoet은 구글(Google DeepMind)에서 개발한 멀티모달 생성형 모델로, 텍스트, 오디오, 이미지, 동영상을 하나의 시퀀스 토큰화 구조로 통합하여 동영상을 생성하는 최신 AI 프레임워크이다. 특히 Token-Infusion 기법을 활용해 다양한 모달리티 간 통합을 자연스럽게 구현할 수 있다는 점에서 주목받고 있다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의VideoPoet은 텍스트, 오디오, 이미지 입력을 받아 동영상을 생성할 수 있는 autoregressive 멀티모달 모델목적간단한 텍스트 명령으로 복잡한 영상 콘텐츠 생성 가능하게 함필요성기존 비디오 생성 모델의 모달리티 분리 한계를 극복하고 창의적 영상 합성 요구 증가2. 특징특징설명기존 모델과 비교Token-Infusion각 moda..

AudioGen

개요AudioGen은 메타(Meta AI)가 개발한 텍스트 기반 오디오 생성 모델로, 자연어 입력을 바탕으로 환경음, 효과음, 배경 사운드 등을 고품질로 합성할 수 있는 생성형 AI 시스템이다. 다양한 일상적, 창작적 상황에서 활용 가능하며, 특히 비주얼 콘텐츠 제작 및 가상 환경 구축에 유용하다.1. 개념 및 정의항목설명정의AudioGen은 텍스트 설명을 입력받아 대응하는 환경 소리, 효과음을 생성하는 딥러닝 기반 오디오 생성 모델목적텍스트 기반 오디오 합성 자동화를 통해 창작 효율 극대화필요성직접 녹음 또는 Foley 작업의 시간·비용 한계를 극복할 필요성 증가2. 특징특징설명기존 방식과 비교텍스트 제어 생성자연어로 소리의 종류, 배경, 동작 등을 명시 가능기존: 샘플 수집 또는 수작업 Foley 필..

MusicLM

개요MusicLM은 구글(Google)이 개발한 텍스트 기반 음악 생성 모델로, 사용자가 입력한 자연어 설명을 바탕으로 고품질의 음악을 생성한다. 이 모델은 언어-오디오 임베딩 학습을 통해 음악의 구조, 스타일, 악기 구성, 감정 등 다양한 요소를 반영하여 실제 음악처럼 자연스러운 결과물을 생성할 수 있다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의MusicLM은 텍스트 설명을 입력받아 AI가 음악을 생성하는 멀티모달 생성형 모델목적비전문가도 창작 가능한 텍스트 기반 음악 제작 도구 제공필요성기존 음악 생성 모델은 제어 가능성 부족, 텍스트 기반 제어 요구 증가2. 특징특징설명기존 모델과 비교텍스트 기반 제어자연어로 음악의 스타일, 악기, 분위기 등 지정 가능Jukebox는 가사 기반, Text-to-Music..

Point Transformer

개요Point Transformer는 트랜스포머의 강력한 표현 학습 능력을 3D 포인트 클라우드 처리에 적용한 모델로, 각 포인트 간의 공간 관계를 동적으로 학습하여 정밀한 분류, 분할, 위치 추정 등을 가능하게 한다. 이 모델은 기존의 PointNet++가 갖는 지역 처리 한계를 극복하고, Attention 메커니즘을 통해 유연하고 정밀한 특징 추출을 실현한다.1. 개념 및 정의항목설명 정의Point Transformer는 3D 포인트 클라우드의 지역 구조를 Self-Attention 기반으로 동적으로 학습하는 트랜스포머 아키텍처목적국소적이고 계층적인 공간 정보를 유연하게 통합하여 정확한 3D 인식 수행필요성고정된 필터 기반 처리(PN++)의 한계를 극복하고, 위치 민감한 표현 학습 필요2. 특징특징설..

PointNet++

개요PointNet++는 비정형 3차원 포인트 클라우드 데이터를 처리하기 위해 설계된 딥러닝 모델로, PointNet의 한계를 극복하고 지역 정보를 계층적으로 학습할 수 있도록 설계되었다. 이 모델은 다양한 밀도와 크기의 지역 구조를 효과적으로 인식하여 3D 물체 인식, 분할, 신경재구성 등 여러 3D 비전 작업에서 탁월한 성능을 보여준다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의PointNet++는 포인트 클라우드의 지역 정보를 샘플링하고 그룹화한 후 PointNet을 반복적으로 적용하는 계층적 구조의 신경망목적국소 및 전역 지오메트리 정보를 동시에 학습하여 정밀한 3D 인식 수행필요성PointNet은 전체 포인트를 독립적으로 처리하여 국소 정보 손실 발생2. 특징특징설명기존 PointNet과 비교계층적 구..

Mask2Former

개요Mask2Former는 인스턴스 세분화, 시맨틱 세분화, 팬옵틱 세분화 작업을 하나의 아키텍처에서 통합적으로 처리할 수 있는 범용 세분화 프레임워크이다. MaskFormer의 후속작으로서, 트랜스포머 구조와 다중 레벨 feature fusion을 기반으로 하여 다양한 세분화 태스크에 최적의 성능을 제공한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Mask2Former는 이미지 세분화 전반을 하나의 통합된 트랜스포머 모델로 처리하는 범용 Segmentation 아키텍처목적세분화 태스크의 범용화 및 성능 향상, 단일 모델로 다중 태스크 처리필요성기존 세분화 모델은 인스턴스/시맨틱/팬옵틱을 개별 구조로 처리해야 했던 한계 존재2. 특징특징설명기존 모델 대비Unified Architecture하나의 트랜스포머 모..