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AI 배경 제거기: 이미지 품질 및 에지 정확도
소개 AI 배경 제거기는 잘 작동할 때 거의 마법처럼 느껴지고—작동하지 않을 때는 좌절감을 줍니다. 차이는 보통 두 가지 얇은…
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[Paper] 모멘트 기반 3D Gaussian Splatting: 순서 독립 투과율을 통한 볼류메트릭 차폐 해결
3D Gaussian Splatting(3DGS)의 최근 성공은 빠른 최적화와 실시간 고품질 라디언스 렌더링을 가능하게 함으로써 새로운 뷰 합성을 재구성했습니다.
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[Paper] V-RGBX: 내재적 속성에 대한 정확한 제어를 통한 비디오 편집
대규모 비디오 생성 모델은 실제 장면에서 포토리얼리스틱한 외관과 라이트 인터랙션을 모델링하는 데 놀라운 잠재력을 보여주었습니다. 그러나...
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[Paper] Particulate: Feed-Forward 3D 객체 관절화
우리는 Particulate라는 feed-forward 접근 방식을 제시한다. 이 방법은 일상적인 객체의 단일 정적 3D mesh를 입력으로 받아, 기본적인 articulation의 모든 속성을 직접 추론한다.
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[Paper] AnchorDream: 비디오 디퓨전을 활용한 Embodiment-Aware 로봇 데이터 합성
대규모 및 다양한 로봇 시연(데모)의 수집은 모방 학습(imitation learning)에서 여전히 주요 병목 현상으로 남아 있습니다. 실제 환경에서 데이터 획득이 비용이 많이 들고 …
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[Paper] Structure From Tracking: 디스틸링 구조 보존 모션 for Video Generation
현실은 rigid constraints와 deformable structures 사이의 춤이다. video models에게는 fidelity를 유지하면서 structure를 보존하는 motion을 생성한다는 의미이다.
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[Paper] 불확실성 인식 도메인 적응을 이용한 임상 사진에서의 백반증 분할
일상적인 clinical photographs에서 vitiligo 범위를 정확하게 정량화하는 것은 treatment response의 longitudinal monitoring에 필수적입니다. 우리는 신뢰할 수 있는, f...
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[Paper] MatAnyone 2: 학습된 품질 평가자를 통한 비디오 매팅 확장
Video matting은 기존 데이터셋의 규모와 현실감에 의해 제한됩니다. Segmentation 데이터를 활용하면 의미적 안정성을 향상시킬 수 있지만, 효과의 부족…
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[Paper] 흐릿한 지문: AI 이미지 지문의 견고성에 대한 체계적 평가
모델 지문 탐지 기술은 AI 생성 이미지의 출처 모델을 식별하는 유망한 접근법으로 떠오였지만, 그 견고성은…
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[Paper] Diffusion-Based Domain Adaptation을 이용한 세포 카운팅의 도메인 격차 감소
현실적인 합성 현미경 이미지를 생성하는 것은 라벨이 부족한 환경에서 딥러닝 모델을 훈련시키는 데 매우 중요합니다. 예를 들어, 많은 세포를 포함한 세포 카운팅과 같은 경우에 특히 그렇습니다.
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[Paper] SVG‑T2I: 변분 오토인코더 없이 텍스트‑투‑이미지 라텐트 디퓨전 모델 확장
Visual Foundation Model (VFM) 표현에 기반한 Visual generation은 시각 이해와 ...