🚀 AI 연구소/AI 기술 & 딥러닝17 [기술분석] 8.3B 파라미터의 혁명: Hunyuan Video 1.5 아키텍처와 SSTA 어텐션의 비밀 텐센트가 공개한 오픈소스 비디오 생성 모델, Hunyuan Video 1.5는 어떻게 소비자용 GPU에서 SOTA급 성능을 달성했을까요? Unified DiT 구조부터 Glyph-ByT5를 활용한 텍스트 렌더링, 그리고 혁신적인 희소 어텐션(Sparse Attention) 기법까지 기술적 정수를 낱낱이 파헤칩니다.최근 생성형 AI 시장, 특히 비디오 생성 분야는 그야말로 춘추전국시대입니다. OpenAI의 Sora, Google의 Veo, Kuaishou의 Kling 등 내로라하는 모델들이 등장하며 '텍스트 투 비디오(Text-to-Video)'의 한계를 매일 갱신하고 있습니다. 하지만 이들 대다수는 독점적인(Proprietary) 모델로, 내부 아키텍처가 베일에 싸여 있거나 API 형태로만 접근이 가능했.. 2025. 11. 26. 대학원생이라면 필독! 논문 작성이 쉬워지는 AI 도구 BEST 5 효율적인 논문 작성을 위해 최신 AI 도구들을 활용하면 번역, 문법 교정, 참고문헌 관리, 요약, 아이디어 생성 등 여러 측면에서 도움을 받을 수 있습니다. 아래에는 이러한 다양한 기능을 제공하면서 최근 트렌드에도 부합하는 5가지 AI 도구를 선정하고, 각 도구의 특징과 활용법을 정리했습니다. 간결한 예시와 함께 장단점을 소개하니, 자신의 연구 및 논문 작성 workflow에 맞게 활용해 보세요.1. ChatGPT – 다재다능한 연구 및 글쓰기 비서ChatGPT는 OpenAI에서 개발한 대화형 AI 언어 모델로, 사용자의 프롬프트(질문이나 명령어)에 따라 자연스러운 문장을 생성합니다. 논문 주제 brainstorm부터 자료 요약, 글 초안 작성, 문법 교정까지 다양한 작업을 수행할 수 있어 연구 초기 구.. 2025. 3. 7. 딥러닝 모델 성능을 높이는 핵심 튜닝 방법 총정리 (실무자를 위한 고급 가이드) 딥러닝 모델의 성능을 극대화하려면 단순한 기본기 너머의 다양한 튜닝 기법을 적용해야 합니다. 특히 데이터 처리, 하이퍼파라미터 최적화, 학습 기법 개선, 과적합 방지, 전이 학습, 최신 모델 구조 활용, 하드웨어 최적화 등 여러 측면에서의 전략이 필요합니다. 여기서는 초급 단계를 넘어 실무자와 연구자에게 유용한 딥러닝 성능 향상 기법들을 정리합니다.1. 데이터 전처리 및 증강 기법데이터 전처리는 모델 학습의 토대를 다지는 단계입니다. 입력 데이터의 정규화(normalization) 및 표준화(standardization)를 통해 특징값의 범위를 조정하면 학습이 안정되고 빠르게 수렴합니다. 예를 들어 이미지 픽셀 값을 0~1 사이로 스케일링하거나, 특성 벡터의 평균을 0으로 만드는 등의 처리가 일반적입니다.. 2025. 3. 3. MU-Net: Deep Learning-based Thermal IR Image Estimation from RGB Image 번역 초록 위성 원격 감지 또는 바이로버 온보드 센서에 의해 수집된 지형 이미지는 유성 로버의 지형 통과성 및 임무 계획을 결정하는 데 사용되는 지형 분류의 주요 출처이다. 지형 클래스를 위한 RGB와 IR 사이의 매핑 모델은 동일하거나 유사한 지형의 실제 RGB 및 IR 데이터 예에서 학습된다. 본 논문은 MU-Net(Multiple U-Net)이라는 새로운 클래스의 딥 러닝 아키텍처를 추가하고 더 나은 RGB-to-IR 매핑 모델을 도출하는 효율성을 보여주며, 들어오는 RGB 영상 및 학습된 RGB-IR 매핑에서 열 IR 영상의 추정을 과거 작업에 비해 향상시켰다. 1. 서론 지형 분류는 화성 탐사 로봇에 대한 자율 항행을 위한 핵심 구성 요소 중 하나이다. RGB와 열적외선(IR) 영상을 모두 사용하여 .. 2021. 5. 12. 이전 1 2 3 4 5 다음
