Generative AI for Graphics, Vision and 3D
Generative AI for Graphics, Vision, and 3D: SIGGRAPH Asia 2024 세션 리뷰
이번 SIGGRAPH Asia 2024의 Generative AI for Graphics, Vision, and 3D 세션은 생성형 AI가 예술, 디자인, 3D 그래픽 등 다양한 창작 영역에서 어떻게 혁신을 이끌어낼지에 대한 가능성을 논의하기 위해 마련되었습니다.
발표자 4명이 참여하여 각자의 연구와 프로젝트를 소개했지만, 내용이 다소 산만하게 느껴졌고, 세션 전체에서 깊이 있는 논의보다는 개별 사례 중심으로 진행되었습니다.
- 세션에서 다룬 주요 주제
- Generative AI의 발전
- 발표자들은 2022년을 Generative AI의 포텐셜 시작점으로 언급하며, 이후 VQGAN+CLIP, Stable Diffusion 등 주요 기술의 발전을 기반으로 한 가능성을 설명했습니다.
- 하지만 이러한 기술의 전환점에 대한 설명이 기초적(Rudimentary) 수준에 머물렀다는 아쉬움이 있었습니다.
- 프로젝트와 아이디어
- Moodflow: 감정 기반의 생성형 콘텐츠
- Holojig: 홀로그램과 AI의 결합
- Voice-controlled Generative AI Avatars: 음성으로 제어되는 생성형 AI 아바타
- Generative AI with an Audience: 관객 참여형 콘텐츠
- Generative AI for Free-Roaming 3D Worlds: 자유롭게 탐험할 수 있는 3D 세계를 위한 AI
- Warpfusion: 생성형 AI를 활용한 혁신적 접근
- Omniverse Concept: NVIDIA가 소개한 데이터 센터 예측 모델
- 생성형 AI와 인간의 상호작용
- Reinforcement Learning을 통해 difference 값이 큰 항목을 선택하는 방식의 상호작용 설명이 있었습니다.
- 이는 인간의 피드백을 AI 학습에 통합하는 방식으로 보였으나, 구체적인 설명이 부족했습니다.
- AI의 한계와 문제점
- AI는 80%까지는 잘해내지만 나머지 20%에서 문제가 발생한다는 지적이 있었습니다.
- 특히 AI 비디오 제작의 높은 비용, 생성 결과물의 품질 차이 등은 여전히 해결해야 할 과제로 남아 있었습니다.
- Generative AI의 발전
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