모두의연구소는 지식을 나누며 함께 성장하는 국내 최대 AI 커뮤니티입니다.

1.루시드드리머: 도메인 제약 없는 세밀한 3D 장면 생성을 위한 혁신적인 파이프라인

VR 기기 및 콘텐츠의 확산에 따라 3D 장면 생성 기술의 수요가 증가하고 있습니다. 기존의 3D 생성 모델은 한정된 도메인의 3D 스캔 데이터셋에 의존하며, 이는 실제 세계와 동떨어진 결과를 초래합니다. 이를 해결하기 위해 루시드드리머(LucidDreamer)라는 새로운 장면 생성 파이프라인을 제안합니다. 루시드드리머는 드리밍과 얼라인먼트의 두 단계로 구성되며, 포인트 클라우드를 기반으로 멀티뷰 이미지를 생성하고, 이를 인페인팅하여 3D 공간으로 이동시킵니다. 새로 생성된 3D 장면 부분을 통합하기 위한 정렬 알고리즘을 사용하며, 최종적으로 세밀한 가우시안 스플랫을 생성합니다. 이 방법은 도메인 제약 없이 기존 방식보다 더 세밀한 3D 장면을 생성할 수 있습니다.

https://huggingface.co/papers/2311.13384

2.Diffusion-DPO: 인간 선호도에 최적화된 텍스트-이미지 디퓨전 모델

크리테오는 대규모 언어 모델(LLM)과 비교하여 텍스트-이미지 확산 모델에 대한 새로운 접근 방식인 Diffusion-DPO를 제안합니다. 이는 인간의 비교 데이터에 직접 최적화하여 모델을 사람의 선호도에 맞게 조정하는 방법으로, 인간 피드백을 기반으로 하는 강화 학습(RLHF)의 대안입니다. Diffusion-DPO를 사용하여, 최신 SDXL(Stable Diffusion XL)-1.0 모델을 Pick-a-Pic 데이터 세트의 851만 개 크라우드소싱된 쌍별 선호도로 미세 조정했습니다. 이 접근 방식은 기본 모델보다 더 나은 시각적 매력과 텍스트 정렬을 달성하며, AI 피드백과 사람의 선호도 학습의 비슷한 성능을 보이는 변형을 통해 확산 모델 정렬 방법을 확장합니다.

https://huggingface.co/papers/2311.12908

3.Flutter Co-Founder & Tech Lead 가 구글을 떠나며…

구글에서 18년간 근무한 후 사임한 Hixie은 초기 구글이 '악하지 않기' 원칙을 따랐으나, 시간이 지나면서 구글의 문화가 악화되었다고 말합니다. 초기에는 모든 결정이 사용자의 이익을 위해 내려졌지만, 점차 구글과 결정권자의 이익을 우선시하게 되었고, 투명성이 사라졌다고 합니다. 이러한 변화는 비전이 없는 리더십과 중간 관리자의 부적합함에서 비롯되었다고 지적합니다. 그러나 아직도 구글에는 훌륭한 사람들이 많이 남아있으며, 구글이 다시 올바른 방향으로 나아갈 가능성은 여전히 있다고 덧붙입니다.

https://ln.hixie.ch/?start=1700627373

4.PHP 8.3 릴리즈

PHP 8.3은 PHP 언어의 주요 업데이트입니다.

여기에는 클래스 상수의 명시적 입력, 읽기 전용 프로퍼티의 딥 클로닝, 무작위성 기능 추가 등 많은 새로운 기능이 포함되어 있습니다. 언제나 그렇듯이 성능 개선, 버그 수정 및 일반적인 정리도 포함되어 있습니다.

https://www.php.net/releases/8.3/en.php

—

🥇K-디지털 트레이닝 훈련 기관 유일! 대통령 표창 수상한 모두의연구소의 SW/AI 교육

- AI학교 아이펠 ‘데이터 사이언티스트 과정’ 마침내 오픈! 지금 무료 지원하기: https://bit.ly/3QPTnjd

- 7만 여명 수강생의 제주코딩베이스캠프와 함께! '인공지능(AI) 모델 활용 백엔드 개발 과정‘ 무료 지원하기: https://bit.ly/3SZC9Ts