1P by neo 4달전 | favorite | 댓글 1개

비디오 생성 모델을 세계 시뮬레이터로 활용하기

  • 대규모 비디오 데이터에 대한 생성 모델의 학습을 탐구함.
  • 텍스트 조건부 확산 모델을 다양한 지속 시간, 해상도, 종횡비의 비디오 및 이미지에 공동으로 학습함.
  • 비디오 및 이미지 잠재 코드의 시공간 패치에 작동하는 트랜스포머 아키텍처를 활용함.
  • 가장 큰 모델인 Sora는 고품질의 1분 길이 비디오 생성이 가능함.

시각 데이터를 패치로 변환

  • 대규모 인터넷 데이터 학습으로 일반적 능력을 획득한 대규모 언어 모델에서 영감을 받음.
  • 다양한 유형의 텍스트를 통합하는 토큰 사용의 성공을 시각 데이터 생성 모델에 적용함.
  • 비디오를 패치로 변환하여 다양한 유형의 비디오 및 이미지에 대한 생성 모델 학습에 효과적인 표현 방법을 찾음.

비디오 압축 네트워크

  • 시각 데이터의 차원을 줄이는 네트워크를 학습함.
  • 원시 비디오를 입력으로 받아 시간적, 공간적으로 압축된 잠재 표현을 출력함.
  • Sora는 이 압축된 잠재 공간에서 학습되고 비디오를 생성함.

시공간 잠재 패치

  • 압축된 입력 비디오에서 시공간 패치 시퀀스를 추출함.
  • 이 패치 기반 표현을 통해 다양한 해상도, 지속 시간, 종횡비의 비디오 및 이미지에 대해 학습 가능함.

트랜스포머를 활용한 비디오 생성 규모 확장

  • Sora는 확산 모델로, 잡음이 있는 패치를 입력받아 원본 '깨끗한' 패치를 예측하도록 학습됨.
  • 트랜스포머는 언어 모델링, 컴퓨터 비전, 이미지 생성 등 다양한 분야에서 뛰어난 확장성을 보여줌.

다양한 지속 시간, 해상도, 종횡비

  • 기존의 이미지 및 비디오 생성 접근 방식은 표준 크기로 비디오를 조정함.
  • 원래 크기에서 데이터를 학습하면 여러 이점이 있음.

언어 이해

  • 텍스트-비디오 생성 시스템 학습에는 대량의 텍스트 캡션과 함께하는 비디오가 필요함.
  • 높은 설명력을 가진 캡션 모델을 학습하고 이를 사용하여 학습 세트의 모든 비디오에 대한 텍스트 캡션을 생성함.

이미지 및 비디오와 함께 프롬프팅

  • Sora는 텍스트뿐만 아니라 기존 이미지나 비디오와 같은 다른 입력으로도 프롬프트를 받을 수 있음.
  • 이 기능을 통해 다양한 이미지 및 비디오 편집 작업을 수행할 수 있음.

시뮬레이션 기능의 출현

  • 대규모 학습 시 일부 흥미로운 시뮬레이션 기능이 나타남.
  • 이러한 기능을 통해 Sora는 물리적 세계의 사람, 동물 및 환경의 일부 측면을 시뮬레이션할 수 있음.

토론

  • Sora는 시뮬레이터로서 여러 한계를 보임.
  • 기본 상호작용의 물리학을 정확하게 모델링하지 못하고, 다른 상호작용은 항상 올바른 객체 상태 변경을 초래하지 않음.

GN⁺의 의견:

  • Sora는 비디오와 이미지 생성을 넘어 물리적 및 디지털 세계의 시뮬레이션으로 나아가는 데 있어 중요한 단계를 나타냄.
  • 이 기술은 다양한 해상도와 종횡비의 비디오를 생성할 수 있는 능력을 갖추고 있어, 맞춤형 콘텐츠 제작에 큰 잠재력을 가짐.
  • Sora의 시뮬레이션 기능은 인공지능이 물리적 세계를 어떻게 이해하고 재현할 수 있는지에 대한 흥미로운 통찰을 제공함.
Hacker News 의견
  • 첫 번째 댓글 요약:

    • 비디오 연속성 생성의 잠재력: 이 기술은 현실적인 물리 법칙을 적용한 비디오 연속성을 만들어낼 수 있음. 실시간으로 작동할 경우의 가능성에 대한 토론.
    • 로봇과의 연계: 실시간 카메라 피드를 가진 로봇에 연결하여 주변 환경의 모델을 실시간으로 구축하고 미래를 예측할 수 있음.
    • 자율 로봇의 미래: 예측이 실제 결과와 얼마나 잘 일치하는지에 따라 오류 수정을 통해 거의 AGI(인공 일반 지능)에 가까워질 수 있음.
    • 가정용 로봇의 예: 거실 청소 로봇이 청소 후의 거실 이미지를 생성하고, 그 과정을 상상하며 청소를 실행하는 예시.
  • 두 번째 댓글 요약:

    • 3D 장면 재구성의 가능성: 이 모델은 3D 공간의 숨겨진 구석이나 세부 사항을 실감나게 재구성할 수 있음.
    • 사진 수 감소의 효과: 수백에서 수천 장의 사진 없이도 몇 장의 사진으로 완전하고 현실적인 3D 장면을 만들 수 있음.
  • 세 번째 댓글 요약:

    • 실패 사례의 중요성: 완벽하지 않은 결과물을 보여주는 것의 가치에 대한 언급.
    • 비디오 생성의 한계: 서핑하는 사람, 깨지지 않는 유리, 이상하게 걷는 사람 등의 비현실적인 결과물 예시.
  • 네 번째 댓글 요약:

    • AlphaGo와 AlphaZero의 성공: 완벽한 시뮬레이터를 통한 초인간적 성능 달성.
    • 실제 세계 시뮬레이터의 중요성: Sora는 실제 세계를 시뮬레이션하기 위한 딥러닝 기반 시도.
    • 초인간적 능력의 전망: 충분히 좋은 시뮬레이터가 개발되면 소프트웨어 측면에서 가능.
  • 다섯 번째 댓글 요약:

    • 비디오 생성의 발전: 비디오는 이미지보다 정보 밀도가 높아 큰 모델을 훈련시키기에 적합.
    • 모델의 이해도: 고품질 비디오 생성을 통해 모델이 실제 세계, 객체 상호작용, 3D 구성 등을 얼마나 잘 이해하는지 보여줌.
  • 여섯 번째 댓글 요약:

    • 비디오 생성의 발전: 완전히 생성된 비디오를 통해 그림을 그리는 사람을 보는 것은 놀라운 경험.
    • 비용과 기대: 이 기술이 비용이 많이 들 것이라는 예상과 빠른 발전에 대한 놀라움.
  • 일곱 번째 댓글 요약:

    • 모델의 결과에 대한 반응: 로봇 예시는 인상적이지 않지만, 사람과 배경에 있는 사람들을 잘 생성해냄.
    • 객체와의 상호작용: 모델이 객체와 상호작용하는 사람들을 생성하는 능력에 대한 놀라움.
  • 여덟 번째 댓글 요약:

    • 3D 일관성: 명시적인 3D 사전 지식 없이도 3D 일관성 있는 비디오를 생성하는 모델의 능력.
    • 3D 표현 학습: 생성된 비디오로부터 직접적으로 3D 표현(예: NeRF)을 학습할 수 있음.
  • 아홉 번째 댓글 요약:

    • 성인 산업에 대한 영향: 이 기술이 성인 산업, 특히 성매매 종사자들에게 미칠 수 있는 영향에 대한 토론.
    • 윤리적 고려: 사람들의 특정 욕구를 시각화할 수 있어 인간 고통 없이 콘텐츠를 생성할 수 있는 가능성.
  • 열 번째 댓글 요약:

    • 비디오 예측 모델의 학습: 텍스트 예측 모델이 언어와 세계 모델을 학습하는 것처럼, 비디오 예측 모델도 일관된 세계 모델을 학습해야 함.
    • 모델의 진화: 유용한 수준에 도달하기 위해 모델이 얼마나 더 발전해야 하는지에 대한 고찰.