Nvidia의 3D AI 모델로 혁신적인 가상 세계 생성하기

Nvidia의 3D AI 모델로 혁신적인 가상 세계 생성하기

목차

1. AI 3D 모델 생성 소개
2. Nvidia의 새로운 AI 모델
3. 다양한 3D 물체 생성의 가능성
4. 사용 및 효용성
5. 게임, 로봇, 건축 및 소셜 미디어 산업의 혜택
6. AI로 형성된 가상 세계의 무한한 가능성
7. 모델의 특징과 장점
8. 사용법 및 응용 사례
9. Magic 3D의 미래 전망
10. 3D 모델링의 미래

🤖 Nvidia의 3D AI 모델로 다양하고 풍부한 가상 세계 생성하기

최근에 Nvidia에서 개발한 새로운 AI 모델을 통해 다양한 3D 건물, 차량, 캐릭터 등을 가진 대량의 가상 세계를 쉽게 형성할 수 있게 되었습니다. 이 모델은 오직 2D 이미지만을 사용하여 훈련된 Nvidia 연구팀에 의해 개발되었습니다. Nvidia의 3D AI 모델은 고정도 텍스처와 복잡한 기하학적 디테일을 가진 고품질의 3D 모델을 생성합니다. 이러한 3D 객체들은 일반적인 그래픽 소프트웨어와 호환되는 형식으로 생성되며, 사용자들은 즉시 생성된 형상을 3D 렌더러 및 게임 엔진에서 가져와 추가 편집할 수 있습니다. 게임, 로봇, 건축 및 소셜 미디어 산업 등을 위해 디자인된 3D 모델은 건물, 실외 공간, 또는 전체 도시의 3D 표현에 사용할 수 있습니다. 이제 AI 모델을 사용하여 클레이조각을 만드는 예술가처럼 숫자를 복잡한 3D 객체로 변환할 수 있게 되었습니다. 이 모델은 훈련 데이터 셋에 따라 자동차 이미지에 기반한 새단, 트럭, 경주차 및 밴 등의 차량이나 동물 이미지에 기반한 여우, 코뿔소, 말, 곰 등의 생명체와 같은 다양한 형상을 생성합니다. 또한, AI 모델은 모으버려 샅만큼의 분야에 대한 질문을 국내와 해외 직접가서 조사했습니다.

3D AI 모델을 사용한 다양하고 풍부한 가상 세계 형성의 가능성

지금까지 수작업으로 3D 가상 세계를 형성하는 것은 매우 시간이 소모되어 왔습니다. 건물, 차량, 인물 등의 다양한 물체들을 일일이 모델링하는 것은 어렵고 시간이 많이 걸리는 작업이었습니다. 이에 이전의 3D 생성 AI 모델들은 상세한 디테일을 생성하는 데에 제한이 있었습니다. 최근 선보인 inverse rendering 방법들에서도 다양한 각도에서 촬영된 2D 이미지를 바탕으로 3D 물체를 생성할 수는 있었으나, 개발자는 한 번에 하나의 3D 형상을 만들어야 했습니다. 그러나 Nvidia의 3D AI 모델인 get 3D는 단일 Nvidia GPU에서 초당 약 20개의 3D 형상을 생성할 수 있습니다. 2D 이미지에 대한 생성적 적대 신경망(GAN)을 기반으로 작동하는 이 AI 모델은 다양한 훈련 데이터 셋에 의해 보다 다양하고 상세한 결과물을 생성할 수 있습니다. Nvidia 연구팀은 다양한 카메라 각도에서 촬영된 3D 형상의 2D 이미지를 사용하여 get 3D 모델을 훈련시켰습니다. 단 2일 만에 약 1백만 장의 이미지를 사용하여 이 모델을 훈련시켰으며, Nvidia의 A100 Tensor Core GPU를 사용하여 훈련을 진행했습니다.

get 3D는 생성된 형상을 그래픽 애플리케이션으로 내보낸 후에 현실적인 조명효과를 적용할 수 있습니다. 이를 위해 Nvidia 연구팀은 StyleGAN2를 사용하여 개발자가 텍스트 입력을 통해 이미지에 특정한 스타일을 부여할 수 있는 AI 도구를 제공합니다. 예를 들어, 렌더링된 자동차를 구겨진 차량, 택시 등으로 수정하거나 일반적인 주택을 귀신 집으로 변환하는 것과 같은 스타일을 추가하기 위해 개발자는 텍스트 프롬프트를 사용합니다. 연구팀은 미래에는 실제 세계 데이터를 학습 데이터로 사용할 수 있게 카메라 자세 추정 기술을 모델에 통합하여 개발자가 실제 데이터로 모델을 훈련시킬 수 있도록 개선할 계획입니다. 또한, 개발자는 한 번에 한 종류의 3D 객체 대신 모든 종류의 3D 형상을 동시에 훈련시킬 수 있도록 하는 Universal 생성을 지원하도록 모델을 개선할 수 있습니다.

텍스트에서 3D를 생성하는 능력은 현재의 확산 모델들의 자연스러운 발전으로 보입니다. 확산 모델은 데이터 항목들의 집합에서 새로운 콘텐츠를 합성하는 데에 신경망을 사용합니다. 2022년에는 Dolly와 과 같은 텍스트에서 이미지를 생성하는 모델들이 등장하였고, Google과 메타(Google)는 텍스트에서 비디오를 생성하는 기초적인 모델들을 선보였습니다. Google은 또한 위에서 언급한 텍스트에서 3D 모델을 생성하는 Dream Fision을 2개월 전에 공개하였으며, 이후 유사한 기술을 안정적 확산에 기반한 오픈 소스 모델로 작업하였습니다.

마지막으로, Magic 3D가 개발자들이 특수한 훈련을 받지 않고도 3D 모델을 생성할 수 있도록 함으로써 비디오 게임 및 가상 현실(VR) 개발을 가속화시키고, 결국은 영화 및 TV 특수 효과에 적용될 수 있는 기술을 연구진들은 기대합니다. 연구 논문의 마지막 부분에서 연구진들은 "Magic 3D를 통해 3D 합성을 대중화하고 모두의 창의력을 개방하길 바라며" 라고 말합니다.

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주요 장점

• 2D 이미지로 학습하여 고품질의 3D 객체 생성 가능
• 실제 그래픽 소프트웨어와 호환되는 형식으로 즉시 불러와 편집 가능
• 게임, 로봇, 건축 및 소셜 미디어 산업에 다양한 활용 가능
• 초당 약 20개의 3D 객체 생성 가능
• 다양하고 상세한 결과물 생성을 위한 다양한 훈련 데이터 셋
• 텍스처 적용 및 응용 스타일 부여 가능
• 실제 세계 데이터 활용 및 모든 종류의 3D 객체 훈련 가능

FAQ

Q: Nvidia의 3D AI 모델은 어떻게 사용하는 건가요? A: Nvidia의 3D AI 모델은 2D 이미지를 사용하여 학습되었습니다. 생성된 3D 객체는 그래픽 애플리케이션으로 내보낸 후, 추가적인 편집이 가능합니다.

Q: 이 모델은 어떤 산업에서 사용될 수 있나요? A: 이 모델은 게임, 로봇, 건축 및 소셜 미디어 산업 등 다양한 산업에서 사용될 수 있습니다.

Q: Nvidia의 3D AI 모델은 어떤 장점을 가지고 있나요? A: 이 모델은 2D 이미지를 기반으로 고품질의 3D 객체를 생성할 수 있으며, 초당 20개의 3D 객체 생성이 가능하고, 다양한 훈련 데이터 셋으로 다양하고 상세한 결과물을 생성할 수 있습니다.

Q: 향후 발전 가능성은 어떻게 되나요? A: 미래에는 실제 세계 데이터를 활용하여 모델을 개선하고, 모든 종류의 3D 객체를 훈련시킬 수 있는 Universal 생성을 지원할 수 있도록 발전할 예정입니다.

Q: Magic 3D는 어떤 영역에서의 혁신을 기대할 수 있을까요? A: Magic 3D는 특수한 훈련이 필요 없이 개발자가 3D 모델을 생성할 수 있도록 지원하며, 이를 통해 비디오 게임 및 가상 현실(VR) 개발을 가속화시키고, 특수 효과에 적용될 수 있는 기술을 개척할 수 있습니다.

Q: Magic 3D의 장점은 무엇인가요? A: Magic 3D를 통해 비디오 게임 및 가상 현실(VR) 개발을 가속화시킬 수 있으며, 특수 효과에 적용될 수 있는 기술을 개척할 수 있습니다.