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AI 논문 분석32

[최신 AI 논문]🤖Mobility VLA: 구글의 스마트한 멀티모달 내비게이션 기술 안녕하세요! 오늘은 구글 딥마인드에서 개발한 Mobility VLA 로봇시스템에 대해 알아보겠습니다. Mobility VLA는 멀티모달 지시 내비게이션을 위한 로봇 시스템으로, 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 형태의 입력을 이해하고 처리할 수 있으며, 실제 환경에서의 시연 투어를 통해 학습하며, 복잡한 내비게이션 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 "이것을 어디에 반납해야 하나요?"라고 묻고 플라스틱 통을 보여주면, 로봇은 해당 물건을 반납할 수 있는 선반으로 안내할 수 있습니다. 이 블로그에서는 Mobility VLA의 개요, 특징 및 주요 기능, 동작원리 등에 대해 알아보겠습니다. "이 포스팅은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다."논문 개요Mob.. 2024. 7. 13.
[AI 논문] AutoCoder: GPT-4o를 능가한 코드 생성 대형 언어 모델 안녕하세요! 오늘은 AutoCoder라는 코드 생성 대형 언어 모델에 대해서 알아보겠습니다. AutoCoder는 AIEV(Agent-Interaction and Execution-Verified, 에이전트 상호작용 및 실행검증)-INSTRUCT  방법론을 통해 에이전트 간 상호작용을 통해 코드를 작성하고, 단위 테스트 수행과 오류 수정의 반복 피드백으로 코드 정확성을 보장하여, 모델의 지시 수행 능력을 향상시키므로써, HumanEval 벤치마크에서 GPT-4 Turbo와 GPT-4o를 능가하는 성능을 보여줍니다. 이 블로그에서는 논문을 통해 AutoCoder의 개요와 특징, 동작원리, 성능평가 결과에 대해서 알아보고 코딩테스트를 해보겠습니다. "이 포스팅은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정.. 2024. 5. 28.
알파폴드 3, 생명의 신비를 밝히다! 단백질, DNA, RNA까지 예측하는 혁신 인공지능 안녕하세요! 오늘은 구글 딥마인드에서 새롭게 개발한 인공지능 모델 알파폴드 3에 대해서 알아보겠습니다. 이 모델은 이전의 알파폴드 2 모델이 단백질의 구조를 정확하게 예측하는 데에 중요한 발전을 이룬 것에 이어서, 알파폴드 3은 이뿐만 아니라 DNA, RNA, 리간드(ligands, 결합체) 등 다양한 생물 분자들의 구조와 상호 작용을 정확하게 예측할 수 있도록 개발되었다고 합니다. 이 블로그에서는 알파폴드 3의 논문에 대해서 살펴보겠습니다.https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=159481 구글 딥마인드, '알파폴드 3' 공개..."단백질 생성 넘어 생체 분자 예측으로 확장" - AI타임스구글 딥마인드가 단백질 생성 인공지능(AI) 모델 \'알파폴드.. 2024. 5. 11.
[AI 논문] InstantStyle: 같은 스타일을 가진 새로운 이미지 만들기 안녕하세요! 오늘은 얼굴 사진 한 장으로 딥페이크를 생성하는 InstantID 기술을 공개했던 베이징의 스타트업 인스턴트 X에서 최근 공개한 InstantStyle이라는 기술에 대해서 알아보겠습니다. InstantStyle은 텍스트 기반 이미지 생성 시 컨텐츠와 스타일을 명확하게 구분하여 주어진 스타일을 유지하면서 새로운 이미지를 생성하는 기술입니다. 이 블로그에서는 InstantStyle의 개요, 구성요소, 동작원리에 대해 알아보고 DEMO 이미지를 생성해 보겠습니다. "이 포스팅은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다." 논문 개요 InstantStyle은 주어진 참조 이미지의 스타일을 보존하면서 텍스트 입력을 통해 새로운 이미지를 생성하는 것으로, 기존의 방법들은.. 2024. 4. 9.
스테이블 디퓨전보다 28배 빠른 DMD 기술, 1장당 0.05초! 안녕하세요! 오늘은 현존하는 이미지 생성 AI 중 가장 빠른 속도를 구현한 DMD(Distribution Matching Distillation, 분포 매칭 증류) 기술에 대해서 알아보겠습니다. DMD는 확산 모델(Diffusion Model)의 다단계 프로세스를 단일 단계로 단순화하는 방식으로 논문에 따르면 스테이블 디퓨전 1.5가 이미지 1장을 생성하는데 1.4초 걸리는 반면, DMD는 더 우수한 품질을 생성하면서도 이보다 약 28배 빠른 0.05초가 걸린다고 합니다. 이 블로그에서는 DMD 기술의 개요, 아키텍처, 동작원리, 성능에 대해서 살펴보겠습니다. https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=158253 MIT "모든 이미지 생성 AI 중 가장.. 2024. 3. 29.
구글 VLOGGER: 이미지 1장과 음성으로 움직이는 아바타를 만드는 방법 안녕하세요! 오늘은 구글의 단일 이미지 입력 및 오디오 기반 비디오 생성기술인 VLOGGER에 대해서 알아보겠습니다. VLOGGER는 인간의 얼굴과 몸의 다양한 표현을 사용하여 길이가 가변적인 고품질 비디오를 생성하는 과정에서 각 개인별로 별도의 훈련이 필요하지 않으며, 얼굴이나 입술뿐만 아니라 완전한 이미지를 생성하고, 다양한 상황에서 의사 소통하는 모습을 합성할 수 있습니다. 이 블로그에서는 VLOGGER의 파이프라인 구조과 동작원리, MENTOR 데이터셋 등에 대해서 살펴보겠습니다. "이 포스팅은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다." 논문 개요 이 논문의 목적은 주어진 오디오와 단일 입력 이미지를 활용하여 사람의 현실적인 영상을 생성하는 새로운 프레임워크인 V.. 2024. 3. 27.
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