[230228]모두의연구소/아이펠이 전하는 오늘의 AI 뉴스
안녕하세요
모두의연구소 다육이입니다.
오늘은 EA에서 만든 강화학습 기반 축구 저글링 기술과 3D에서 사용한 SceneDiffuser에 대한 이야기 마지막으로 딥마인드에서 발표한 개인정보를 제거하는 합성 데이터만들기를 가져왔습니다!!
EA하면 떠오르는 콘텐츠는 어떤것일까요? 저는 FIFA 시리즈가 떠오릅니다. EA에서 강화학습 기반으로 축구선수 저글링 기술을 만드는 딥러닝 아키텍쳐를 발표했습니다. 해당 기술은 pose estimation과 강화학습으로 새로운 저글링을 할 수 있게 만들었습니다. 해당 모델로 FIFA 시리즈에 있는 축구선수가 역학적으로 매우 자연스러운 저글링을 수행할 수 있다고 합니다. EA와 같은 게임회사도 이런 방식으로 딥러닝을 도입하니 앞으로가 더욱 기대됩니다.
이제 Diffusion model이 Text-to-Image를 넘어서서 3D까지 확장을 했습니다. SceneDiffuser는 장면에 대해서 조건 생성, 최적화, 계획을 해결하기 위한 통합 모델입니다. SceneDiffuser는 Diffusion 프로세스를 사용해 인식 생성과 물리 기반 최적화, 목표 지향적인 계획을 생성합니다. Diffusion model이 3D 업계에서도 영향력이 있다는걸 보고 지속적으로 Diffusion model에 대한 개발이 진행될거라고 생각합니다.
Differentially Private Diffusion Models Generate Useful Synthetic Images
요즘 Diffusion 모델은 이미지 생성 퀄리티가 좋다보니 합성 데이터를 생성하는 데 많이 사용됩니다. 그러다보니 몇몇 Diffusion 모델의 경우 훈련 데이터의 개인정보를 보호하지 못해 개인정보가 노출되는 사건이 비일비재합니다. DeepMind에서 개인정보 보호를 위한 Diffusion 모델을 fine-tuning하는 경우에는 개인정보를 가리는 방식으로 합성 데이터를 만들 수 있습니다. 관련으로 궁금한 내용이 있다면 위의 URL을 클릭해주세요.
모두의연구소는 함께 공유하고 성장하는 연구 문화를 전파합니다
linktr.ee/modulabs
