ai의 처리의 시각화 관련 세미나 들으러 왔다가 따끈따끈하게 방금 교수님 강의에서 따온 거(.....)
AI의 미래는 씹덕이 밝힌다는 것이 사실인 것인가
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연구내용 보충
위 그림들로 이미지 채색법을 이해시킨 다음에, 아래 그림은 위 그림으로 이해한 채색법으로 칠한 거
맨 윗줄 제외한 가로줄은 같은 스케치고, 세로줄은 같은 채색임
세미나 보충2
원래 세미나 내용과 위 사진은 자연어 처리(번역 등)할 때 인공지능이 어떻게 문자들 간의 의미를 이해하냐에 대한 연구였음.
나는 집에 간다 i go home 이 두개를 엮으면
I를 나는으로 번역할 때 필요한 정보는 go임. 다음이 동사인 게 확실하니 나는을 써도 되니까
Home을 집에 로 번역할 때 필요한 정보는 i와 go임. 동사가 무얼 덤으로 쓰는지, 대상이 누구인지 알아야 집을 집이 집에 중에서 집에를 고르게 되니까
이걸 이제 vector로 만들어서 엮고 어쩌고 해서 일반적인 문장대응에서 기계가 어떻게 생각하는지를 보는 연구.
딥러닝으로 위쪽여캐를 아래쪽에 자동채색한다 뭐그런건가?
기존 딥러닝이 RNN이란 걸 썼는데 이제 attension이란 걸 적용한 새로운 연구 방식인 transformer 스타일로 바뀌는 걸 하필 테스트한 게 그거임(....) 잘먹힌대요
네 말이 맞다는 거임
음 완벽히 이해했다(이해못함)
고것은.. 교수님의.. 취향..
그보다도 선단은 일본식 한자어인 거야. 첨단이 옳은 거야. 최첨단이라든지, 첨단과학이라든지...
정말, 서당개 느낌으로 설명하면 저게 위쪽 그림의 색채 정보를 딥러닝으로 추출해서, 밑의 그림을 채색하는 기법입니다. 올해의 영상처리 만큼은 아니었어도 작년에 이미 오토 렌더링 부분에서는 상당히 강렬한 인상을 준 분야입니다. 하.. 논문 찾아볼까..
저게 엄청 멋있는 이유가, 딥러닝 구조에 넣어다가 빼면 그냥 분리가 되요. 그리고 분리가 되는 부분에 어떻게 어떻게 채색해라~를 우리가 정해줄 수도 있지만, 그냥 이거랑 비슷하게 채색해줘~ 하고 딥러닝에 넣어서 나온 결과를 그냥 저기 딥러닝에 같이 넣어주면 그게 된다는 거. 사람의 손을 좀 덜 거칠 수 있다는 것에서 꽤 재밌게 봤던 기억이 있습니다. GANs 찾아보시면 나름대로 도움은 될 꺼에요.
의외로 컴퓨터학회 가면 굵직한 발표중 한두개씩 씹덕발표가 있음 그리고 의외로 다른 학자들에게도 반응이 매우 좋으며 괜찮은 연구결과를 남김
죄과는 영구수료형에 처해야 하나 그동안의 공헌을 유리한 양형요인으로 보아 코스웍 1년형을 언도한다.
이미지검색!
눼 맞워요
이런거 좋아
적당한짤 올려주세요
끔직한 형벌을 ㄷㄷㄷ
wwiizz
죄과는 영구수료형에 처해야 하나 그동안의 공헌을 유리한 양형요인으로 보아 코스웍 1년형을 언도한다.
뭔지 모르겠지만 엔딩은 조커?
黎崍阿
교수가 덕후임을 숨기며 근엄한 척 힘들어 하다가 동지를 만나 반가워함
딥러닝으로 위쪽여캐를 아래쪽에 자동채색한다 뭐그런건가?
기존 딥러닝이 RNN이란 걸 썼는데 이제 attension이란 걸 적용한 새로운 연구 방식인 transformer 스타일로 바뀌는 걸 하필 테스트한 게 그거임(....) 잘먹힌대요
스타코라삿사
음 완벽히 이해했다(이해못함)
스트리머어머니유치원 복수산물
네 말이 맞다는 거임
그렇군
정확히는 RNN 중에서도 LSTM을 주로 썼을 거임. 트랜스포머는 2017년에 나온거니까 뭐 엄청 새로운건 아니지만 그걸 가지고 응용해서 결과물을 내놓는 과제도 있으니 새롭다면 새롭다고 볼 수 있겠지. 근데 자연어 쪽은 구글에서 BERT도 내놓고 우리나라 ETRI에서 이걸 따가지고 KoBERT도 만들었었는데 이미지 쪽은 이제 시작인건가? 이미지 처리는 전문 분야가 아니라서
음 완벽히 이해했다(이해 잘함) 그러니 좀 더 뿌듯해도 됨
트랜스포머 bert 시작이 2018녘이니까 실질 최신이죠. 사실 저것도 이미지는 덤인 세미나였어요. Lstm 방식의 문제 때문에 저희 랩도 슬슬 갈아탈 분위기라 갔던 건데 활용예시에서 빵 터져서....
하긴 뭐.. 이쪽 분야가 워낙 갱신이 빨라서 그렇지 1년이면 보통 연구계에선 최신이긴 하지..
NLP는 이제 BERT 밭이더라구요... BERT 안하는 곳이 없어요ㅋㅋ
ㄹㅇ
괜찮아 얘내도 그냥 수박겉핥기야
어라 GAN이나 Unet은 안써요?
Gan은 자연어 처리에선 밀린 거 같더라구요. 이게 또 소분야마다 유행 따라 휙 바뀌고 하는 거라서....
뭐여 RNN은 벌써 지나간 메타임?
눼. Rnn의 퍼포먼스를 전부 cnn으로 재현할 수 있다는 논문이 분기점인 거 같더라구요. 올해 2월인가? 확 뒤바뀌기 시작했습니다. 이쪽 바닥을 철학에서 공학으로 넘어온 이후 처음 유망하다고 배운 게 터져버리니 참.....
나 이제 Rnn배운참인데....;
머리카락색 배경색 옷색 눈동자색 따라간거보면 그런거같다.
저도 작년에 입문하면서 야 이거 유망해 하고 건든 게 터져서 참 기분이 그렇읍니다...... 않이 이게 터질줄이야.....
오..신기하네
뭐임 나만빼고 공부잘해 게시판이냐
원래 모든 인간은 전공아니면 모름
선구안 좋쿠요
뭔 말인지 모르겠지만 신기하다
AI처리를 시각화하고자 각각 다른 채색법을 한가지의 그림에 입히는 실험을 하였고 좋은 결과를 얻어냈다는 소리임.
정말, 서당개 느낌으로 설명하면 저게 위쪽 그림의 색채 정보를 딥러닝으로 추출해서, 밑의 그림을 채색하는 기법입니다. 올해의 영상처리 만큼은 아니었어도 작년에 이미 오토 렌더링 부분에서는 상당히 강렬한 인상을 준 분야입니다. 하.. 논문 찾아볼까..
얼룩몰랑
저게 엄청 멋있는 이유가, 딥러닝 구조에 넣어다가 빼면 그냥 분리가 되요. 그리고 분리가 되는 부분에 어떻게 어떻게 채색해라~를 우리가 정해줄 수도 있지만, 그냥 이거랑 비슷하게 채색해줘~ 하고 딥러닝에 넣어서 나온 결과를 그냥 저기 딥러닝에 같이 넣어주면 그게 된다는 거. 사람의 손을 좀 덜 거칠 수 있다는 것에서 꽤 재밌게 봤던 기억이 있습니다. GANs 찾아보시면 나름대로 도움은 될 꺼에요.
그래서 안드로이드 로리 여친은 언제만드냐
ㅇ.ㅁ...
그럼 저 기술이 발달되면 수준높은 채색이 가능해져서 그쪽 일이 줄겠네 4차 산업 혁명이 이런 거구나 근데 차라리 아비게일 일러스트를 원본을 쓰지 왜 선정적인 걸 쓴 거지..
Runez
고것은.. 교수님의.. 취향..
교수님의 취향
사실 조교의 취향...
예전에 고흐그림체로 이미지 바꿔주는 그런 AI 같은건갑네 이야 되게 자연스러워졌다. 사진에 개랑 눈이 난무하게 바꿔놓던 딥마인드가 최신이라고 생각했는데 거의 그림을 그려주네 이젠
테크 오타쿠 세이브 더 월드.
오른쪽 위에 부차라티인 거야?
정보통신학부가 역시
화질구지라 그런가 결과물이 꽤 잘나오는것 같긴한데 ㅋㅋㅋ
ㄷㄷㄷㄷㄷㄷㄷㄷㄷㄷ
딥러닝 정도 돌리라믄...견적이 수월찬게 나올 컴터로 돌려야 겠구냥
교수님 성함이 ㄱㅇㅈ인가요...?
ㅈㅈㄱ 교수님이신듯
그보다도 선단은 일본식 한자어인 거야. 첨단이 옳은 거야. 최첨단이라든지, 첨단과학이라든지...
윽 그러네요. 저희 지도교수님이 쓰시던 말이라 막 쓰게 됐는데....
삭제된 댓글입니다.
STARBUGS™
저따가 색 지시를 더해주면 가능하겄죠.
STARBUGS™
그런 응용이 가능하겠네 ㅎㅎ 기본적으로는 예전 서적 사진 영상 복원에 주로 쓰일거같음.
나중에 그림쟁이한명의 그림체를 녹여서 ai한테 그림까지 그리게 시킬수있으면 좋겠다
302동 105호
혹시 같이 듣고 계셨던 분인가요?
어 저 그림 봤는데? 했더니 ㅋㅋㅋ
수요일에 ai 연구발표 서울대 학생회관에서 하던데 동업자면 거기서도 또 뵐 듯? 지도교수님이 참석하는데 빠질 수가 ㅠㅠ
어 거기도 가는데 ㅋㅋ 아 학생회관이 아니라 교수회관입니다
과연 그 회장에서 몇명이나 되는 근근웹이 모일 것인가....
읽어도 먼 소린지 이해가 안되는건 나때문이겠지?
GAN?
저걸 위해 갈려나갔을 덕후 대학원생을 위해 묵념하자
3D가기 전에 2D부터 정복하려는 건가
신기하네
의외로 컴퓨터학회 가면 굵직한 발표중 한두개씩 씹덕발표가 있음 그리고 의외로 다른 학자들에게도 반응이 매우 좋으며 괜찮은 연구결과를 남김
덕후들이 많이 몰리는 학과가 있기는 하더라 나도 컴공과거든 ㅋ 동아리는 프라모델부 들었는데 부원들도 공과대 인원이 주류엿음
들뢰즈 건들다가 이쪽 넘어왔는데 정신 못 차리고 있음요 ㅋㅋㅋㅋ 저짝에선 씹덕인 티 내면 윽 저게뭐야 취급받았는데 이쪽은 저게 대문짝만하게 나오니 참.
만화그림이 이미지처리 하기에 쉬운면도 있고 갖다 붙이면 산업적으로 완전 도움이 안되는 것도 아니고 대사나 효과음같은 건 텍스트로 들어가니 자연어처리랑 이미지처리 결합하기도 수월하고 인터넷에서 데이터셋 모으기도 오지게 쉽고 덕후가 아니면 생각 못해보는 경우가 많아서 그렇지 이래저래 실험해보는데 득되는 부분이 많죠 ㅋㅋㅋ
저그가 바로 그 할로우 아타락시아? 아타락시아면 피론주의의 이상인데! 하던 그런 놈입니다 아타락시아 논증 할때마다 페이트가 떠올라서 도망왔더니 ㄹㅇ 덕후밭임ㅋㅋㅋㅋㅋ
아직 사진같이 여러 색깔있는것보단 애니그림같이 몇색깔? 이용안되는 것에서 ai 활용 성과가 잘 나오겠네
역시 배울 때는 덕질이 최고지 취향맞는 ai 만났으면 좋겠다
푸키먼으로 치면 ai는 아직 그거에요 두 사람이 단데기랑 ㅁㅁ이 꺼내놓고 서로 단단해지기! 하면서 하하 우리 애가 더 잘함 하는 거임.....
음;;;;;
아직 일반/민간 사용단계까진 못온거지? 좀 더 연구가 필요한가?
민족고대의 앞날이 밝다
와