AI로 이미지의 평균 구하기: 밈 16개를 토너먼트로 합성한 의미 기반 이미지 실험
픽셀이 아니라 스타일과 구도, 설명이라는 세 축을 수치로 바꿔 평균 내는 방식으로 밈 16개를 토너먼트처럼 합성한 실험. 원본에 없던 인물이 나타나고 곰의 특징만 끝까지 살아남았으며, 작업 흐름은 오픈소스로 공개됐다.
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AI TOPIC
잠재 공간 최신 뉴스와 핵심 해설
잠재 공간 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 7편을 최신순으로 모았습니다.
잠재 확산 모델 원리 정리: VAE 잠재 공간과 확산 트랜스포머(DiT) 구조를 MIT 강의로 이해하기
MIT 6.S184 강의가 설명한 잠재 확산 모델의 설계 원리를 정리했다. 180만 차원 이미지를 압축하는 오토인코더와 VAE, 재파라미터화 트릭, 확산 트랜스포머 구조, 스테이블 디퓨전 3 사례까지 차례로 짚는다.
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COCONUT 논문 해설: 연속 잠재공간에서 추론하는 LLM 사고의 사슬
LLM의 사고의 사슬(CoT)을 언어 토큰이 아닌 연속 벡터로 수행하는 COCONUT 논문을 해설한다. 학습 방식, 계산량 절감, 해석 가능성 문제까지 짚는다.
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컴피UI(ComfyUI)로 이해하는 AI 이미지 생성 원리와 노드 워크플로 총정리
팟캐스트 Denoised가 컴피UI(ComfyUI) 노드 워크플로로 AI 이미지 생성을 단계별로 해부합니다. 확산 학습과 잠재 공간부터 체크포인트, CLIP, K샘플러, VAE, 로라, API 노드까지 실전으로 설명합니다.
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AI 그림은 어떻게 만들어지나: 잠재 공간과 확산 원리, 저작권·편향 논쟁까지 완전정리
Vox가 텍스트로 그림을 만드는 AI의 원리를 알기 쉽게 짚습니다. 방대한 이미지-설명 데이터로 학습한 500차원 이상의 잠재 공간과 확산 생성 과정, 그리고 저작권과 편향이라는 미해결 문제까지 두루 설명합니다.
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AI 영상 생성 원리 완벽 해설: 확산 모델·잠재 공간·시공간 패치로 이해하는 Veo·Sora
구글 Veo 3, 소라 같은 AI 영상 생성기는 어떻게 진짜 같은 영상을 만들까. 노이즈를 더하고 빼는 확산 모델, 잠재 공간 압축, 시공간 패치와 어텐션까지 작동 원리를 쉽게 풀었다.
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AI 에이전트 통신: 영어 대신 잠재공간 공유로 수학 정답률 73→86%
여러 AI 에이전트가 문장 대신 디코딩하지 않은 숫자(잠재 상태)를 직접 주고받자 같은 연산으로 더 좋은 답을 얻었다는 연구를, 쉬운 비유로 풀어 소개한다.
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