모두의 이야기 블로그

Stable Diffusion은 놀라운 결과를 보여주었으나 더욱 세부적인 제어가 필요함을 알게 되어 ControlNet 이라는 새로운 기술이 제안되었습니다. ControlNet 은 사용자가 생성 과정을 더욱 세부적으로 제어할 수 있게 하며, 여러 가지 공간적 컨텍스트를 조건부로 생성에 사용할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 생성 결과물은 놀라운 수준으로 개선되었습니다.

현재 챗봇 전성시대라 부를 수 있을만큼 챗봇의 열풍이 거세다. 이번에 알아볼 내용은 Google, OpenAI, DeepMind같은 글로벌 회사들이 챗봇에 대해 어떻게 대응하고 있는지 알아보고 향후 어떤 과제가 남았는지 알아볼 에정이다.

Google은 일을 보다 효율적으로 처리하는 모델 개발을 목표로 합니다. 현재 우리는 그 노력의 결과로 좀 더 나은 삶이 가능해졌습니다. 이러한 구글 리서치의 2022년 성과와 2023년부터의 비전, 그리고 최신 연구 동향을 다루는 시리즈를 연재합니다.

ChatGPT & Stable Diffusion거대한 변화의 시작을 주제로 3월 7일 발표하였습니다. 모두의연구소 열린세미나 「MODUPOP」 세미나 후기를 함께 봅시다!

이미지 처리 분야에서 선두를 달리고 있는 Stable Diffusion 모델에 대해 다뤄봅니다. Diffusion 모델의 개념부터 이미지 생성까지 상세하게 설명하며, 최근에 등장한 Latent Diffusion 모델과 Fine Tuning 기법, 그리고 AI 주제 확장 등도 살펴보게 됩니다. 또한, Stable Diffusion 모델의 장단점에 대해서도 다루고, AIFFEL 과정을 통해 이러한 단점을 극복하는 방법도 제안합니다.

JAX는 Google에서 만든 라이브러리입니다. JAX/Flax의 모두팝 발표 소개와 JAX에 대해 알아봅시다.

BERT, GPT 등 언어 모델의 등장과 함께 떠오르고 있는 LLMOps(Large Language Model Operations)에 대해 설명하고, LLMOps에는 어떤 분야가 있는지 소개합니다. (언어 모델 학습과 서빙, 그리고 prompting)

ChatGPT가 들려주는 알고리즘 공부하는 꿀팁!

AI기술이 적용된 8개의 영어학습 서비스 (산타토익, 링글, 리얼클래스, 플랭, 스피쿠스, 튜터링, AI Tutor, 스픽 나우) 체험 후기입니다.

ChatGPT의 정의 및 예시, 장점과 단점, 기술적 특징과 앞으로의 미래에 대해 함께 알아봅니다.

인공지능 전문가 직업의 종류와 전망을 데이터 엔지니어와 머신러닝 엔지니어를 중심으로 알아봅니다.

AI 윤리란 무엇일까요? 인공지능 윤리의 개념 및 사례, 사람 중심의 인공지능 윤리 가이드라인을 알아봅니다.

연속적인 파동의 형태를 가지는 소리 데이터를 컴퓨터가 이해할 수 있는 이산 신호로 변환하는 샘플링 (sampling) 방법과, sampling rate가 중요한 이유를 알려드립니다.

AI로 첫인상을 알아볼 수 있는 첫인상, 꽃인상, 동물상 테스트 사이트와 관련된 기술을 함께 알아봅니다.

머신러닝 언젠가 해보고 싶었다면, 모두의연구소에서 만든 내일배움클래스 '머신러닝 기초 with 파이썬'을 들어 보세요!

이번 콘텐츠에서는 1) NeRF의 단점, 2) NeRF의 후속 연구 흐름을 알 수 있는 논문과 웹페이지, 3) Instant NeRF & NeRF in the Wild, 4) 라이브러리 NeRF-Factory를 소개하려고 합니다.

딥러닝 자연어처리?

요즘 인공지능 분야에서 핫한 분야가 무엇일까요? 아마도 NERF가 아닐까 싶습니다. NeRF(Neural radiance Fields)는 2D 이미지를 3D로 변환해주는 모델입니다. 이번 콘텐츠에서는 NeRF에 대해 알아보겠습니다.