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오늘은 아바타를 만드는 AI, 새로운 동물을 만들어내는 Diffusion 모델, 마지막으로 스타2를 학습시킨 AlphaStar에 대한 소식입니다.
고도로 맞춤화된 텍스트 설명과 포즈 가이드를 활용해 3D 아바타를 생성하는 것은 복잡한 작업이지만, 텔 아비브 대학에서 AvatarVerse라는 파이프라인을 소개해 이 문제를 해결했습니다. AvatarVerse는 2D 이미지와 DensePose 신호를 활용해 아바타의 3D 포즈를 조절하며, 이를 통해 아바타 생성 과정을 안정화합니다. 추가로, 점진적 고해상도 3D 합성 전략을 통해 아바타의 품질을 크게 향상시키며, AvatarVerse는 고품질의 안정적인 3D 아바타 제작의 새로운 표준이 될 것으로 보입니다. NeRF처럼 2D를 3D화시키는 논문이 지속적으로 나와 차후에는 좋은 결과물들이 나올것 같네요!
최근 Stable Diffusion과 같은 텍스트-이미지 생성 모델들은 단어를 이미지로 변환하는 능력을 갖추었으며, 이를 통해 전보다 더 독특한 컨셉을 상상할 수 있게 되었습니다. 이 논문에서는 기존에 없던 새로운 상상의 콘셉트를 창조하는 방법을 제안하는데, 아직 학습되지 않은 Diffusion 모델을 활용하여 이를 구현하였습니다. 이 모델은 창의적 생성을 위해 최적화 프로세스를 활용하며, 기존 개념들에 제약을 두지 않도록 설계되어 독특한 창작물을 만들어냅니다. 또한, 제약 조건을 통해 다양한 생성된 개념 간의 혼합을 가능하게 하여 크리에이티브 프로세스의 유연성을 높입니다. 이 모델을 활용하면 SF에서 많이 활용되는 생물들이 더 편하게 등장할 것 같네요!
스타크래프트 II는 다중 에이전트가 존재하고 실시간 전략을 요구하는 까다로운 강화 학습 환경입니다. 블리자드는 인간 플레이어가 플레이한 방대한 스타크래프트 II 데이터 세트를 공개하여 오프라인 RL 알고리즘의 발전에 기여하였습니다. 이 논문에서는 이 데이터를 기반으로 AlphaStar Unplugged라는 벤치마크를 설정하고, 표준화 도구와 평가 프로토콜, 기준 에이전트를 소개합니다. 이 방법을 사용하여 오프라인 데이터만을 활용해 최신 기술을 향상시키며, AlphaStar 행동 복제 에이전트와의 대결에서 90% 승률을 달성하였습니다. 알파고가 이세돌을 이겼지만 스타크래프트도 한국 프로게이머를 이길 수 있을지 궁금하네요 ㅎㅎ
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