ITPE * JackerLab

개요Disco-A는 텍스트-비전 멀티모달 처리에 최적화된 범용 AI 프레임워크로, 디코더 중심의 아키텍처와 인터리브드(Interleaved) 시퀀스 학습 구조를 통해 언어-이미지 통합 추론 능력을 대폭 향상시킨 혁신적 모델이다. 본 글에서는 Disco-A의 핵심 개념, 아키텍처 구성, 훈련 방식, 성능 비교 및 활용 사례를 기반으로 차세대 멀티모달 AI의 방향성을 탐색한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Disco-A(Decoder-Only Interleaved Sequence Completion for Omni-Modality)는 텍스트와 이미지가 혼합된 시퀀스를 단일 디코더 모델로 처리하는 멀티모달 프레임워크이다.목적LLM의 언어 이해력을 시각 정보와 통합하여 고도화된 AI 응답 생성필요성복잡한 ..

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..

개요Perceiver IO는 다양한 형태의 입력 데이터를 효율적으로 처리하고 복잡한 출력까지 유연하게 생성할 수 있는 범용 딥러닝 아키텍처입니다. DeepMind가 2021년에 발표한 이 모델은 Transformer의 한계를 극복하고, 고차원 비정형 데이터(예: 이미지, 텍스트, 비디오, 포인트 클라우드 등)를 처리하는 데 강력한 성능을 보이며, AI 모델의 범용성과 확장성을 크게 향상시켰습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의다양한 입력-출력 쌍을 유연하게 다루는 Transformer 기반 딥러닝 아키텍처Perceiver의 확장 버전목적입력 길이 제한 극복 및 다양한 입력 처리NLP 외 다양한 도메인 지원핵심 구조Cross-Attention 기반 입출력 디커플링 구조처리 효율성 강화Trans..

개요Embodied LLM은 언어 모델(LLM)에 시각 정보와 센서 데이터를 통합해 실세계 물리 환경에서 행동이 가능한 인공지능 시스템을 말합니다. 이는 단순한 질문 응답을 넘어, 로봇 제어, 현실 기반 작업 수행, 자연어 지시 이해와 같은 고차원적 인식-행동 통합 능력을 갖춘 모델로 진화하고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의물리적 환경에서 멀티모달 정보를 처리하고 실질적인 행동을 생성하는 언어 모델핵심 요소언어 + 시각 + 센서 + 행동 시퀀스의 통합 처리진화 방향추상적 텍스트 처리 → 실세계 맥락 이해 및 행동 수행Embodied LLM은 AI가 단순한 텍스트 생성기를 넘어서 현실 환경에서 유의미한 행동을 수행할 수 있도록 합니다.2. 특징특징설명기존 LLM과의 차이점Multimodal ..

개요PaLM-E는 Google Research가 발표한 'Embodied Multimodal Language Model(VLM)'로, 로봇 제어 능력을 갖춘 대형 언어 모델입니다. Vision-Language-Action의 통합 아키텍처를 지향하며, 언어, 이미지, 센서 데이터를 동시에 처리하여 로봇에 직접적인 명령을 수행할 수 있는 특징을 갖습니다. 이는 기존 언어 모델과는 다른 실시간 상호작용 중심의 AI로서 새로운 진화를 예고합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의텍스트, 이미지, 로봇 센서 데이터를 입력으로 받아 언어 출력 및 로봇 행동 시퀀스를 생성하는 멀티모달 모델목표로봇이 사람의 명령을 언어와 시각정보로 이해하고 실세계에서 직접 실행 가능하게 함구성 기반PaLM (Language) + V..

개요AudioLDM(Audio Latent Diffusion Model)은 텍스트로부터 고품질 오디오(예: 음악, 사운드 이펙트, 음성 등)를 생성하는 텍스트-투-오디오(text-to-audio, TTA) 모델입니다. Latent Diffusion 기반으로 효율성과 품질을 모두 확보하며, 텍스트 설명에 기반해 다양한 사운드를 생성할 수 있어 오디오 생성 AI의 대표 기술로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의AudioLDM은 텍스트 임베딩을 조건으로 하여 오디오의 잠재 표현(latent representation)을 디퓨전 모델로 생성한 후, 이를 디코더를 통해 실제 파형(waveform)으로 복원하는 구조의 생성형 모델입니다.핵심 구조: Text Encoder + Latent Diffusion + Au..

개요Video-Diffusion Gen-AI는 텍스트, 이미지 등 다양한 입력으로부터 자연스럽고 고해상도의 동영상을 생성해내는 최신 생성형 AI 기술입니다. 이는 Stable Diffusion, Imagen, Sora 등에서 사용되는 확산 모델(Diffusion Model)을 기반으로, 정적 이미지가 아닌 시간 축을 고려한 프레임 간 일관성 유지와 동적 요소 표현을 가능케 합니다. 최근 텍스트-투-비디오(Text-to-Video) 생성이 AI 콘텐츠 제작, 시각예술, 광고, 시뮬레이션 분야에서 빠르게 도입되고 있으며, 생성 품질과 길이 모두 진화하고 있습니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의확산 기반 생성 모델을 통해 텍스트, 이미지 입력으로부터 일관된 동영상을 자동 생성하는 AI 기술목적인간의 언어..

개요Manus는 사용자의 단순 명령이나 지시를 넘어서 실제 실행 가능한 작업 단위로 전환하는 범용 AI 에이전트입니다. 단순 정보 제공을 넘는 고차원의 AI 기능을 지향하며, 브라우저, 코드 편집기, 파일 처리 도구 등 다양한 외부 도구와 연동해 복잡한 업무를 자율적으로 수행할 수 있습니다. 본 글에서는 Manus의 개념, 기술 구조, 특징, 요금제 및 실제 활용 가능성에 대해 자세히 살펴봅니다.1. 개념 및 정의Manus는 GPT-4, Claude, Gemini 등의 대형 언어 모델(LLM)을 활용하여 사용자의 명령을 해석하고, 실제 외부 시스템을 통해 작업을 실행하는 **AI 실행 에이전트(Actionable AI Agent)**입니다. Hugging Face의 평가에서는 “가장 뛰어난 범용 에이전트..