3D 렌더링(Rendering), 또는 이미지 합성(Image Synthesis)이란 컴퓨터 프로그램을 활용해 3D 모델 또는 이들을 모아놓은 장면인 씬 파일로부터 영상을 만들어내는 과정을 말합니다. 전통적인 렌더링 방식 중 대표적인 것은 "Ray tracing"입니다. 'Ray' 란 특정 물체가 방출하는 빛에 의해 생기는 선을 뜻합니다. 'Ray tracing'은 빛이 물체의 표면에 닿을 때 반사, 굴절되는 빛을 물리학의 법칙을 통해 추적하여 실재감 있는 물체의 2D 이미지를 생성하는 방법입니다. Ray tracing 기술은 실제 물리학의 법칙을 적용한 것이기 때문에, 카메라, 빛, 모션 등 씬을 구성하는 여러 변수들을 제어할 수 있다는 장점이 있지만, 렌더링을 하기 위해 많은 시간이 걸리고 씬 설정 등을 위한 수동적인 작업이 필요하다는 단점이 있습니다. 그래서 최근에는 이러한 단점을 보완하기 위해 새로운 렌더링 방식이 많이 연구가 되고 있습니다. 바로 뉴럴 렌더링(Neural Rendering) 입니다.
Unsplash의 Uriel SC
뉴럴 렌더링이란 씬의 여러 요소들을 제어할 수 있도록 이미지나 비디오 생성을 하는 뉴럴 네트워크를 뜻합니다. 뉴럴 렌더링 중에 대표적인 것은 NeRF(Neural Radiance Field)입니다. NeRF는 여러 시점에서 찍은 사진들을 가지고 머신러닝을 학습시키면, 존재하지 않는 임의의 위치와 방향에서 본 이미지도 생성할 수 있는 기술입니다. 또, NeRF는 시간이 고정된 상태에서도 카메라의 위치와 방향이 임의로 설정된 시점에서의 이미지를 생성할 수 있다는 특징을 가지고 있습니다. 언뜻 보기에는 카메라의 위치를 바꾸려면 단순히 이미지를 그만큼 이동하면 되는 것처럼 보이지만, 멀리 있는 대상은 카메라가 많이 움직여도 덜 움직인 것처럼 보이고 가까이 있는 대상은 더 많이 움직인 것처럼 보입니다. 그렇다면 이런 상황에서 NeRF는 구체적으로 어떤 원리로 동작하는 걸까요?
카카오의 인공지능(AI) 자회사 카카오브레인이 오픈 AI의 챗GPT와 같은 AI 챗봇 서비스 ‘다다음(ddmm)’을 출시했습니다. 카카오톡 서비스 내 친구 추가시 이용 가능하며, 현재 다다음 친구 수는 5000명을 넘어섰습니다. 다다음에서는 △콘텐츠 요약 정보 검색(기사·논문·영화·드라마) △텍스트 이미지화 △추천(맛집·쇼핑 정보·콘텐츠·여행지 등) △복잡한 정보 검색 △언어 공부 △번역 등의 서비스를 이용할 수 있습니다.
고려대는 인공지능(AI) 챗봇 '챗GPT'와 같은 생성형 AI 활용을 위한 가이드라인을 제정했다고 16일 밝혔습니다. 가이드라인은 ▲ 연구·학습 윤리 준수 ▲ 비판적 사고 능력 개발 ▲ 경험적 데이터 수집·분석이 필요한 과제 제시 ▲ 과제에 결론 도출까지의 전반적인 과정 상세히 기재토록 독려 등의 내용이 담겼습니다. 대학 측은 시대 흐름에 맞춰 생성형 AI를 적극 활용할 것을 권고하면서 수업에서 달성하고자 하는 학습 목표에 따라 개별 수업의 교수자가 허용 여부를 결정하도록 했습니다.
엔비디아가 GTC 2023에서 생성AI 인셉션 쇼케이스인 SE51506를 엔비디아를 활용한 국내 생성AI 스타트업과 함께 선보입니다. 여기에는 다양한 스타트업이 패널로 참여해 생성AI와 GPU 가속 컴퓨팅, 엔비디아 AI 기술의 결합을 통한 인간 상호 작용의 혁명을 소개할 예정입니다. 예로, 클레온은 디지털 휴먼의 사고, 행동까지도 포함하는 광범위한 영역에 대한 클레온의 로드맵을 공개하며, 플라스크는 3D 애니메이션에 생성AI를 도입하면서 겪은 기술적 어려움과 해결 방안에 대해 발표할 예정입니다.
