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1. Python을 사용한 Google 트렌드 API
구글 트렌드는 인터넷 사용자들의 검색 패턴을 이해하는 데 유용한 도구입니다. 이 글은 파이썬을 사용하여 구글 트렌드 데이터를 프로그래밍 방식으로 수집하는 방법을 소개하며, 이를 위해 PyTrends 라이브러리를 사용하지 않는 방법에 초점을 맞춥니다.
https://serpapi.com/blog/scraping-google-trends-with-python-pytrends-alternative/

2. 2023년 리액트 네이티브 현황
'React Native' 생태계의 동향과 새로운 이니셔티브를 조명하는 'State of React Native' 설문조사의 두 번째 판이 발표되었습니다. 이 설문은 매년 'React Native' 개발자들의 의견을 종합하여 특정 솔루션의 인기와 유용성을 연도별로 분석합니다. 일부 동향은 예상된 것이었지만, 다른 일부는 놀라운 결과를 보여주었습니다. 스타일링이나 디버깅 같은 부분에서 기여자들의 관심이 더욱 증가하고 있습니다. 첫 번째 설문조사에 이어 이번 설문조사도 많은 참여와 반응을 이끌어내며, 'React Native' 관련 결정을 내릴 때 유용한 데이터를 제공합니다.
https://results.stateofreactnative.com/

3. MobileDiffusion: 모바일 디바이스를 위한 초고속 텍스트-이미지 생성 모델
MobileDiffusion은 모바일 디바이스에서 1초 미만에 텍스트 기반 이미지를 생성하는 새로운 모델입니다. 이 효율적인 잠재 디퓨전 모델은 DiffusionGAN을 사용하여 빠른 추론을 가능하게 하며, 0.5초 내에 고품질 이미지를 생성합니다. 520만 개의 파라미터를 갖춘 MobileDiffusion은 모바일 디바이스에 적합한 솔루션으로, 모바일 환경에서의 텍스트-이미지 생성의 새로운 가능성을 열어줍니다.
https://blog.research.google/2024/01/mobilediffusion-rapid-text-to-image.html

4. BlockFusion: 3D 씬 생성을 위한 혁신적인 디퓨전 기반 모델
BlockFusion은 3D 씬을 단위 블록 형태로 생성하고 확장하는 혁신적인 디퓨전 기반 모델입니다. 이 모델은 무작위로 잘라낸 3D 블록 데이터를 사용해 학습하고, 각 블록을 하이브리드 신경 필드로 변환하여 고품질의 3D 씬을 생성합니다. 씬을 확장하기 위해 새 블록을 추가하고, 2D 레이아웃 컨디셔닝을 통해 씬 요소의 배치와 배열을 제어합니다. 실험 결과, BlockFusion은 다양하고 기하학적으로 일관된 대형 3D 씬을 효과적으로 생성할 수 있음을 입증합니다.
https://huggingface.co/papers/2401.17053

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