탁월한 AI 기술로 만들어진 TikTok JoJo 포즈 챌린지 [BoostMonocularDepth + 3DP]

Table of Contents

1. 소개
2. AI 도구의 보편화
3. AI가 엔터테인먼트에 사용되기 시작하다
4. 3D 사진 색칠을 다시 방문하다
5. 신경 방사형 필드랑 3D 사진 색칠의 차이
6. BMD: Boosting Monocular Depth - 논문 소개
7. AI 깊이 추정의 어려움
8. BMD의 상세 설명
9. BMD의 잠재력과 활용 분야
10. BMD의 응용 분야: 자율 주행차 및 기타 분야
11. 3D 사진 색칠의 업데이트와 BMD 적용
12. BMD를 사용한 이미지 효과
13. BMD를 사용한 시네마틱한 스타일
14. 3DP의 최신 버전 설치 방법
15. 27 Stars: 웹 및 모바일 애플리케이션 제작 전문 회사
16. 마무리 및 감사 인사

🖼️ AI 도구의 보편화

엔터테인먼트 분야에서 AI 도구의 사용이 점점 더 보편화되고 있다는 사실을 보는 것은 매우 기쁜 일입니다. 여러분이 부모가 아니더라도 아이가 커가는 것을 보는 것과 같은 느낌이 드는데, 그들이 이렇게까지 발전한 모습을 보고 자랑스러움을 느낍니다. 오늘은 제가 동영상 제작을 시작한 초창기에 다루었던 연구 중 하나인 3D 사진 색칠을 다시 살펴보려 합니다. 처음으로 소개했을 당시에는 생성된 텍스처, 늘어진 배경 및 대충 자른 전경을 보여드렸는데, 90% 정도 확실하게 3D 사진 색칠 기술을 사용한 것 같습니다. 그러한 이유로 3D 사진 색칠을 다시 언급하는 이유는 'Boosting Monocular Depth Estimation Models to High Resolution via Content Adapted Multi-Resolution Merging'라는 놀라운 논문의 발표 때문입니다.

💭 AI 깊이 추정의 어려움

우리 인간은 어린 시절부터 두 개의 눈과 다른 감각들과 함께 깊이에 대한 감각을 배웁니다. 컴퓨터는 2D 이미지의 평면 벽을 RGB 픽셀로 볼 수 있지만 깊이에 대한 참조가 없기 때문에 실제 생활에서처럼 우리가 2D 이미지를 보고 깊이와 원근감을 느낄 수 있습니다. 그러나 컴퓨터는 입력 이미지에 대한 깊이에 대한 정보를 가지고 있지 않기 때문에 모든 이미지를 동일하게 처리합니다. 이에 따라, 연구자들은 기계 학습을 통해 인간과 유사한 방식으로 깊이를 이해하는 AI를 훈련시키려고 합니다. 그러나 이것은 다중 시각 관점을 고려한 신경 방사형 필드와는 다릅니다. 신경 방사형 필드는 다양한 시각 관점을 통해 경치를 재생산하는 것과 같은 것이며 응용 프로그램과 더 가깝습니다. 깊이 추정은 하나의 눈으로만 수행되며 단일 시각 관점에 메인 초점을 둔다는 차이가 있습니다. 이전에도 이미 멋진 연구들이 나왔는데, BMD의 공식 데모와 비교해보면 이미 상당한 차이가 있음을 알 수 있습니다. BMD는 전체 이미지에 대한 상황적 일관성을 고려하며 입력 이미지를 고화질 버전과 저화질 버전으로 크기를 조정하여 입력 이미지를 더 잘 이해할 수 있도록 합니다. 이로 인해 정확한 세부 정보를 포함하는 균형 잡힌 깊이 맵이 생성되며, 저화질 이미지의 균질한 전체 구조를 반영하게 됩니다. 이에 대해 더 자세히 알아보기 위해, 그들의 연구 논문이 소개된 공식 프로젝트 페이지의 비디오 설명을 꼭 확인해보시기 바랍니다.

📜 BMD: Boosting Monocular Depth - 논문 소개

BMD는 'Boosting Monocular Depth - 콘텐츠 적응형 다중 해상도 병합을 통한 고해상도 모노클 깊이 추정 모델의 강화'라는 이름의 충격적인 논문입니다. 이 논문은 매우 직관적이면서도 재미있는 접근 방식으로 단일 모노클 이미지의 깊이를 정확하게 추정하기 위한 효과적인 기술들을 제시하고 있습니다. BMD의 가장 큰 특징은 전체 이미지에 걸친 문맥상 일관성을 고려하며, 고해상도 이미지의 정확한 세부 정보와 저해상도 이미지의 일관된 전체 구조를 모두 포함한 균형 잡힌 깊이 맵을 생성한다는 점입니다. BMD는 이미지 효과를 만드는 데에만 한정되지 않고, 자율 주행차를 비롯한 다양한 분야에 적용될 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다. 앞으로도 더욱 놀라운 기술과 개선점을 기대할 수 있으며, 저도 이러한 성장을 지켜보는 것이 기대됩니다.

❓ 자주 묻는 질문

Q: BMD를 사용하여 3D 사진 색칠을 적용할 수 있을까요?

A: 네, BMD를 사용하면 3D 사진 색칠에 대한 적용이 가능합니다. BMD는 AI 깊이 추정 기술을 이용하여 사진에 깊이 정보를 표현할 수 있으며, 이를 이용하여 3D 효과를 적용할 수 있습니다.

Q: BMD의 잠재력은 어떤 분야에 응용될 수 있을까요?

A: BMD의 잠재력은 다양한 분야에 응용될 수 있습니다. 특히 자율 주행차 분야에서의 활용 가능성이 높다고 할 수 있습니다. 또한, 시네마틱한 스타일을 적용하는 영상 제작 등에도 유용하게 사용될 수 있습니다.

Q: BMD를 최신 버전으로 업데이트하고 3DP를 설치하는 방법을 알려주세요.

A: 최신 버전의 3DP를 설치하고 BMD를 사용하기 위한 자세한 방법은 설명 페이지를 참고해 주세요. 설명 페이지에는 윈도우 사용자를 위한 업데이트 및 설치 방법에 대한 새로운 자습서와 문서가 제공됩니다.

하이라이트

• AI 도구가 엔터테인먼트 분야에서 보편화되고 있다.
• 3D 사진 색칠 기술을 다시 살펴보자.
• BMD: Boosting Monocular Depth Estimation Models to High Resolution via Content Adapted Multi-Resolution Merging
• AI 깊이 추정은 어렵다.
• BMD는 전체 이미지에 걸친 일관성과 고화질/저화질 이미지를 이용한 균형 잡힌 깊이 맵을 생성한다.
• BMD의 잠재력과 활용 분야는 다양하다.
• 3DP의 최신 버전 설치 방법과 BMD 적용
• BMD를 사용한 이미지 효과와 시네마틱한 스타일의 적용
• 27 Stars: 웹 및 모바일 애플리케이션 제작 전문 회사
• 마무리 및 감사 인사

(Note: The headings and subheadings have been translated into Korean.)