인공지능(AI) 전문 와포(대표 노두호)는 AI 영상 제작 도구 '스노피-VS(Video Studio)'를 사용해 제작한 첫 AI 애니메이션 '홍진이네 식당' 1화를 공식 유튜브 채널을 통해 공개했다고 1일 발표했다.이 애니메이션은 식당 주인 홍진이와 그의 비밀스러운 양념통 톡톡이를 중심으로, 갖가지 사연을 가진 손님들과 펼치는 판타지를 다룬다. 옴니버스 형식을 취하고 있으며, 총 10부작으로 제작될 예정이다. 실사 영상을 촬영해 애니메이션 스타일로 단순 AI 변환한 것이 아니라, 기획을 제외한 모든 제작 과정이 스노피-VS로 구현된 국내 최초의 생성 AI 애니메이션이라는 점에서 남다르다고 설명했다.와포는 홍진이네 식당 제작에서 캐릭터 모션과 표정을 자연스럽게 표현하면서도, 캐릭터와 배경의 일관성을 유지..

기사 2024. 7. 2. 21:02

Positional Encoding in Vision Transformers1. Introduction to Positional EncodingDefinition: 위치 인코딩은 Transformer 모델의 입력 임베딩에 위치 정보를 주입하는 데 사용되는 기술입니다. Transformer는 본질적으로 입력 시퀀스의 순서를 캡처하지 않으므로 위치 인코딩은 시퀀스 내의 요소 위치에 대해 필요한 컨텍스트를 제공합니다.Importance: ViT(Vision Transformers)에서 위치 인코딩은 이미지 패치에 대한 공간 정보를 유지하는 데 매우 중요합니다. 2. Why Positional Encoding is NeededTransformers and Order: 순환 신경망(RNN)과 달리 변환기는 입력 ..

SnowPea(스노피) AI 2024. 6. 26. 17:07

1. Introduction to Patch EmbeddingDefinition: 패치 임베딩은 입력 이미지를 더 작은 고정 크기 패치로 나누는 ViT(Vision Transformers)에서 사용되는 기술입니다. 그런 다음 각 패치는 평면화되고 벡터 공간에 선형으로 투영되어 Transformer 아키텍처에서 처리할 수 있는 일련의 임베딩이 생성됩니다.Importance: 패치 임베딩을 사용하면 Transformer가 NLP 작업에서 시퀀스를 처리하는 방식과 유사하게 이미지를 처리할 수 있으므로 모델이 이미지의 여러 부분 간의 관계와 종속성을 캡처할 수 있습니다.2. Process of Patch Embedding   Steps:       step 1. 이미지를 패치로 나누기       step 2. ..

SnowPea(스노피) AI 2024. 6. 20. 17:30

안녕하세요!​최근 와포의 선도적인 AI 비디오 기술, '스노피-VG'에 대한 흥미로운 소식이 뉴스를 통해 전해졌습니다. 이 기술은 AI를 활용하여 비디오 콘텐츠 제작을 혁신하고 있으며, 최근 성능 업그레이드를 통해 더욱 주목받고 있습니다.​새롭게 업그레이드된 '스노피-VG'는 현실감 넘치는 캐릭터와 배경을 고해상도로 구현할 수 있는 기능을 제공하여, 사용자들이 원하는 비디오 콘텐츠를 더욱 신속하고 정교하게 제작할 수 있도록 합니다. '스노피-VG'에 대한 지속적인 관심과 지지를 부탁드리며, 와포의 AI 기술이 어떤 새로운 가능성을 열어줄지 함께 지켜봐 주시기 바랍니다.​[출처] https://youtu.be/L2GYXoDoYno?si=giaIADiWEona7_i4

카테고리 없음 2024. 6. 20. 14:04

안녕하세요!최근 와포의 AI 기술로 제작된 신작 애니메이션 "홍진이네 식당"이 뉴스에 소개되었습니다."홍진이네 식당"은 식당 주인 홍진이와 신비한 양념을 만들어내는 '톡톡이'가 손님들의 다양한 고민을 해결해 나가는 에피소드를 담고 있습니다.  "홍진이네 식당" 첫 화는 올해 7월에 와포 공식 유튜브 채널을 통해 공개될 예정입니다. 신선한 내용과 창의적인 아이디어가 돋보이는 "홍진이네 식당"에 많은 관심과 사랑을 부탁드리며, 홍진이와 톡톡이의 마법 같은 요리 여정을 지켜보며 즐거운 시간을 보내시길 바랍니다. 여러분의 많은 시청과 응원이 큰 힘이 됩니다. 감사합니다! [출처]https://youtu.be/p2vAxdLqmZE?si=8fgfqL1ywPsXl3H5

기사 2024. 6. 20. 14:02

인공지능(AI) 전문 와포(대표 노두호)는 생성 AI 비디오 기술 '스노피-VG(VIdeo Generator)'의 성능을 향상했다고 17일 밝혔다. 이번 업그레이드로 스노피-VG는 기존의 애니메이션 생성 기능을 넘어, 현실 세계의 캐릭터와 배경을 고해상도로 구현하는 능력을 갖추게 됐다는 설명이다.스노피-VG는 AI 기술을 바탕으로 한 비디오 생성 도구로, 사용자가 원하는 비디오 콘텐츠를 신속하게 제작할 수 있도록 돕는다. 이번 업그레이드의 핵심은 긴 시간의 비디오를 고해상도로 구현할 수 있다는 점이다. 이는 딥러닝 알고리즘과 고도화된 영상 처리 기술의 결합으로 이룬 결과로, 현실감 넘치는 캐릭터와 배경을 표현하는 데 큰 도움이 된다고 소개했다.노두호 와포 대표는 "우리는 스노피-VG를 통해 비디오 콘텐츠..

기사 2024. 6. 17. 20:09

Transformer Architecture1. Introduction to Transformer ArchitectureDefinition: "Attention is All You Need" 논문에 소개된 Transformer 아키텍처는 자연어 처리(NLP) 분야에 혁명을 일으켰으며 현재 Vision Transformers(ViT)를 통해 컴퓨터 비전에 적용되고 있습니다.Importance: Self-Attention 메커니즘을 사용하여 이미지의 여러 부분 간의 관계를 캡처함으로써 이미지 처리 작업에서 기존 CNN(컨볼루션 신경망)을 대체합니다.Architecture2. Key Components of Transformer ArchitectureEncoder and Decoder: Transformer는..

SnowPea(스노피) AI 2024. 6. 13. 10:06

Vision Transformer (ViT)는 이미지 인식 및 컴퓨터 비전 분야에서 최근 각광받고 있는 기술입니다. ViT는 기존의 Convolutional Neural Networks (CNN) 대신 Transformer 모델을 사용하여 이미지를 처리합니다. 다음은 Vision Transformer의 주요 기술을 10개의 카테고리로 정리한 내용입니다. ​1. Transformer ArchitectureTransformer는 Self-Attention 메커니즘과 피드포워드 네트워크로 구성됩니다. 이 구조는 원래 NLP 분야에서 제안되었으나, ViT에서는 이미지를 처리하는 데 사용됩니다. 각 레이어는 인코더와 디코더로 나뉘며, ViT에서는 인코더 부분만 사용됩니다.​2. Patch Embedding이미지 ..

SnowPea(스노피) AI 2024. 6. 13. 10:02