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[논문리뷰] DreamMat: High-quality PBR Material Generation with Geometry- and Light-aware Diffusion Models

[논문리뷰] DreamMat: High-quality PBR Material Generation with Geometry- and Light-aware Diffusion Models

PBR Material 생성 방법론인 DreamMat을 살펴보자

[논문리뷰] CraftsMan: High-fidelity Mesh Generation with 3D Native Generation and Interactive Geometry Refiner

[논문리뷰] CraftsMan: High-fidelity Mesh Generation with 3D Native Generation and Interactive Geometry Refiner

3D native한 방식으로 Mesh를 생성하는 Craftsman을 살펴보자

[논문리뷰] CLAY: A Controllable Large-scale Generative Model for Creating High-quality 3D Assets

[논문리뷰] CLAY: A Controllable Large-scale Generative Model for Creating High-quality 3D Assets

3D Generation의 새로운 패러다임을 보여주는 CLAY를 살펴보자

[논문리뷰] MVDream: Multi-View Diffusion for 3D Generation

[논문리뷰] MVDream: Multi-View Diffusion for 3D Generation

Multi-View Diffusion을 통해 3D 생성의 퀄리티를 크게 높인 MVDream을 알아보자

인공지능으로 인한 위기에 관하여

인공지능으로 인한 위기에 관하여

그동안 사람들이 상상해온 것처럼 우리의 미래가 그렇게 밝은 것이 되지 않을 가능성이 매우 높게 보인다. 이 새로운 기술들의 엄청난 힘을 고려할 때, 우리는 그것들과 어떻게 하면 가장 잘 공존할 수 있을지를 물어야 하지 않을까?

[도서리뷰] 손정의, 300년 왕국의 야망

[도서리뷰] 손정의, 300년 왕국의 야망

손회장은 인류는 어디로 가는가라는 질문에 대해 가장 생각을 많이 해본 사람 중 한명이 아닐까? 라는 생각을 해오던 참에 이 책을 만났습니다.

[도서리뷰] 안티프래질

[도서리뷰] 안티프래질

깨질수록 더 좋아진다는 뜻의 Anti-Fragile. 혼란, 모험, 불확실성, 자기 발견, 충격에 가까운 사건으로 가득 찬 삶. 어떻게 살아가야 할까요?

[논문리뷰] DreamFace: Generation of 3D Faces under Text Guidance

[논문리뷰] DreamFace: Generation of 3D Faces under Text Guidance

Text-Guidance를 활용한 3D face texture 생성 방법론인 DreamFace를 알아보자

[논문리뷰] DreamFusion: Text-to-3D using 2D Diffusion

[논문리뷰] DreamFusion: Text-to-3D using 2D Diffusion

2D diffusion model을 3D object synthesis에서 사용가능하게 하는 Score Distillation Sampling(SDS)를 소개한다

[논문리뷰] Text2Tex: Text-driven Texture Synthesis via Diffusion Models

[논문리뷰] Text2Tex: Text-driven Texture Synthesis via Diffusion Models

depth-aware image diffusion model을 활용하여, 주어진 3D mesh에 대한 texture를 생성하는 Text2Tex를 살펴보자

[논문리뷰] TEXTure: Text-Guided Texturing of 3D Shapes

[논문리뷰] TEXTure: Text-Guided Texturing of 3D Shapes

3D object의 texturing 과정 전반에서 발생하는 inconsistancy 문제를 해결하기 위해, depth-conditioned diffusion model을 활용한 TEXTure에 대해 살펴보자.

[시리즈] Diffusion Models

[시리즈] Diffusion Models

이 시리즈에서는 이미지에 대한 생성 모형, 그 중에서도 Diffusion Model에 대해 중점적으로 다루어 보고자 한다. 생성 모델 개요에서부터 DDPM, LDM과 같은 baseline 모델, ControlNet까지 살펴보자.

Diffusion Model

[논문리뷰] ControlNet: Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models

[논문리뷰] ControlNet: Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models

depth, canny, segmentation 등으로 pretrained diffusion model을 컨트롤 하는 ControlNet을 알아보자

Diffusion Model

[논문리뷰] On Distillation of Guided Diffusion Models

[논문리뷰] On Distillation of Guided Diffusion Models

CFG Diffusion Model은 sample quality와 diversity간의 trade-off를 제어할 수 있는 novel한 방법을 제공했으나, sampling시에 두번 inference해야하는 단점이 있었다. 이를 극복하는 본 논문의 접근방식을 살펴보자.

Diffusion Model

[논문리뷰] An Image is Worth One Word: Personalizing Text-to-Image Generation using Textual Inversion

[논문리뷰] An Image is Worth One Word: Personalizing Text-to-Image Generation using Textual Inversion

본 논문에서는 object나 style과 같은 concept에 대해 제공한 3~5장의 이미지만으로 그것을 표현하는 새로운 “word”를 학습하는 방법론을 제시한다.

Diffusion Model

[논문리뷰] Prompt-to-Prompt Image Editing with Cross-Attention Control

[논문리뷰] Prompt-to-Prompt Image Editing with Cross-Attention Control

Dreambooth가 fine-tuning을 통한 Editing 방법론을 제시했다면, 본 논문에서는 Cross-Attention map을 활용한 Editing 방법론을 제시한다.

Diffusion Model

왜 창업인가

왜 창업인가

창업을 하는 이유 중 하나는 분명 자신의 호기심을 충족시키기 위해서일 것이다. 그렇다면 인간은 왜 호기심을 느끼는가. 창업의 목적은 호기심만으로 충분할까?

[논문리뷰] DreamBooth: Fine Tuning Text-to-Image Diffusion Models for Subject-Driven Generation

[논문리뷰] DreamBooth: Fine Tuning Text-to-Image Diffusion Models for Subject-Driven Generation

표현하고 싶은 subject(피사체, 주제)에 대한 3~5장의 이미지만으로 Diffusion Model을 학습시켜 높은 수준으로 subject를 유지시킬 수 있는 fine-tuning기법인 DreamBooth에 대해 알아보자.

Diffusion Model

[논문리뷰] LDM: High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models

[논문리뷰] LDM: High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models

Pixel Space에서 동작함에 따라, DM을 최적화하기 위해서는 대량의 GPU와 시간이 필요했다. DM이 퀄리티와 유연성을 유지하면서도 제한된 컴퓨팅 리소스만을 사용해 학습이 가능하도록 LDM은 Latent Space를 적용을 제안한다.

Diffusion Model

[논문리뷰] DDIM: Denoising Diffusion Implicit Model

[논문리뷰] DDIM: Denoising Diffusion Implicit Model

DDPM은 sampling이 오래걸린다. 이를 non-markovian으로 극복하여 image quality는 유지하면서도 10배 ~ 50배의 속도 향상을 이룬 DDIM을 살펴보자.

Diffusion Model

[논문리뷰] DDPM: Denoising Diffusion Probabilistic Model

[논문리뷰] DDPM: Denoising Diffusion Probabilistic Model

DDPM의 Loss Function과 각 term들의 의미, 그리고 Sampling 및 Traning Algorithm을 살펴보자.

Diffusion Model

[논문리뷰] DDPM: Diffusion Model Background

[논문리뷰] DDPM: Diffusion Model Background

Diffusion Model의 기본적인 개념과 Forward/Reverse Process, Loss Function 등에 대해 알아보자.

Diffusion Model

Generative Model 개요

Generative Model 개요

이미지 생성을 위한 접근 방식들에 대해 간단히 소개하고 그 중 최근 각광받고 있는 diffusion model에 대해 소개한다.

Diffusion Model

[도서리뷰] 지적 자본론

[도서리뷰] 지적 자본론

‘없다.’라는 이유로 포기해서는 아무것도 시작할 수 없다. 없다면 만들어 내면 된다. 사람들은 그런 나를 보고 “그런 꿈같은 일을…” 하며 비웃었다. 그런데 가만히 생각해 보면 그런 비난이 더 우습다. 사실 ‘꿈만이 실현되기 때문’이다.

[도서리뷰] 순서 파괴

[도서리뷰] 순서 파괴

아마존의 순서파괴(Working Backward) 1부를 정리했다. 아마존이 어떻게 AWS와 같은 패러다임 체인저들을 일구어 낼 수 있었는지, 상세한 방법론을 살펴보자.

[시리즈] 파이썬 알고리즘 인터뷰

[시리즈] 파이썬 알고리즘 인터뷰

화이트보드 코딩 테스트를 준비하며 도서 파이썬 알고리즘 인터뷰를 살펴보았다. 기본적인 개념부터, Leet Code 문제풀이까지 한번에 살펴보자.

23장. 다이나믹 프로그래밍

23장. 다이나믹 프로그래밍

파이썬에서 다이나믹 프로그래밍을 구현하는 방법을 살펴보자.

Dynamic Programming

22장. 분할정복

22장. 분할정복

파이썬에서 분할정복을 구현하는 방법을 살펴보자.

DivideAndConquer

21장. 그리디 알고리즘

21장. 그리디 알고리즘

파이썬에서 그리디 알고리즘을 구현하는 방식에 대해 알아보자

18장. 이진 검색

18장. 이진 검색

파이썬에서의 이진 검색 구현 방법을 살펴보자

17장. 정렬

파이썬에서의 정렬 알고리즘을 살펴보자.

16장. 트라이

16장. 트라이

파이썬에서의 트라이 구현방법과 활용을 알아보자.

15장. 힙

파이썬에서의 힙 구현과 활용방법에 대해 알아보자.

14장. 트리

파이썬에서의 트리 구현 방법과 활용에 대해 알아보자.

13장. 최단 경로 문제

13장. 최단 경로 문제

파이썬으로 최단 경로 문제를 푸는 방식을 살펴보자.

12장. 그래프

12장. 그래프

파이썬에서의 그래프 구현 및 활용 방법에 대해 알아보자.

11장. 해시테이블

11장. 해시테이블

파이썬에서 해시테이블을 활용하는 방법을 알아보자.

10장. 데크, 우선순위 큐

10장. 데크, 우선순위 큐

파이썬에서 데크와 우선순위큐에 대해 알아보자.

9장. 스택, 큐

9장. 스택, 큐

파이썬의 스택과 큐에 대해 알아보자.

8장. 연결 리스트

8장. 연결 리스트

파이썬에서의 연결리스트를 다루는 법을 알아보자

7장. 배열

파이썬의 배열(list)에 대해 알아보자.

6장. 문자열 조작

6장. 문자열 조작

파이썬의 문자열 조작 방법에 대해 알아보자.

4장. 빅오, 자료형

4장. 빅오, 자료형

빅오(Big-O) 표기법과 자료형에 대해 알아보자.

3장: 파이썬 기초

3장: 파이썬 기초

파이썬 기초에 대해서 정리해보자.

[시리즈] 히말라야 환상방황

[시리즈] 히말라야 환상방황

제멋대로, 엉망진창으로. 22년 버전의 환상방황을 담아보았다. 내부에너지가 고갈되고 무기력 해졌을 때, 다시 세상에 맞설 용기를 얻기 위해 그녀가 선택한 여행이기도, 또한 내가 선택한 새로운 도전이기도.

<히말라야 환상방황> - EP2. 포카라행 야간버스

<히말라야 환상방황> - EP2. 포카라행 야간버스

에피소드 2. 포카라로 향하는 우당탕탕 야간버스 모험기. 또, 우연에서 인연이 되었던 소중한 사람들

<히말라야 환상방황> - EP1. 혼돈의 타멜거리

<히말라야 환상방황> - EP1. 혼돈의 타멜거리

에피소드 1. 출발부터 혼돈의 타멜거리에 도착하기까지, 환상방황 스타트.

2022년 회고, 스타트업 실패에 대하여

2022년 회고, 스타트업 실패에 대하여

2022년. 한 해가 온통 비디에이아이 뿐이었다. 하나의 도전을 마무리하며, 날 것의 감정을 남겨둔다.

[논문리뷰] StarGAN-v2 (2020)

[논문리뷰] StarGAN-v2 (2020)

StarGAN-v2 논문 및 Fine-Tuning 정보 등에 대해 알아보자.

2021년 1월

21년 1월의 방황하던 기록들. 살면서 끊임없이 찾아올 감정들에 너무 힘들어하지 않았으면.

[시리즈] 강화학습 톺아보기

[시리즈] 강화학습 톺아보기

1달간의 잉여생활을 청산하기 위해, 서점에 들러 강화학습 도서를 집었다. 원래는 CS234를 도전해보려 했으나, 미약한 영어실력으로 인해 1강을 채 못 끝내었다는 불편한 진실..을 뒤로 하고, 일단 한번 살펴보자!

Reinforcement Learning

(7) 살사(SARSA)와 큐러닝(Q-Learning)

(7) 살사(SARSA)와 큐러닝(Q-Learning)

살사(SARSA)와 큐러닝(Q-Learning) 그리고 각각의 코드를 살펴보자. 마지막으로 온폴리시 정책과 오프폴리시 정책의 차이에 대해서 톺아보자.

Reinforcement Learning

(6) 강화학습과 정책평가

(6) 강화학습과 정책평가

사람의 학습 방법과 강화학습의 학습 방법은 정확히 무엇이 다를까? 몬테카를로 근사(Monte-Carlo Prediction)과 시간차 예측(Temporal-Difference Prediction)을 톺아보자.

Reinforcement Learning

Policy Evaluation

(5) 정책 이터레이션, 가치 이터레이션

(5) 정책 이터레이션, 가치 이터레이션

정책 이터레이션(Policy Itertaion)과 가치 이터레이션(Value Iteration)에 대해 살펴보자. 또한 다이나믹 프로그래밍의 한계와 모델없이 학습하는 강화학습 등에 대해 톺아보자.

Reinforcement Learning

Policy Iteration

Value Iteration

(4) 그리드월드와 다이내믹 프로그래밍

(4) 그리드월드와 다이내믹 프로그래밍

강화학습에서의 다이내믹 프로그래밍의 정의에 대해 알아보고, 이를 기반으로 그리드 월드 예제 문제를 톺아보자.

Reinforcement Learning

Dynamic Programming

(3) 가치함수와 벨만방정식

(3) 가치함수와 벨만방정식

앞 장에서 문제를 MDP로 정의하는 방식에 대해 살펴보았다. 이제 본격적으로 가치함수와 큐함수, 벨만 기대 방정식과 벨만 최적 방정식에 대해 톺아보자.

Reinforcement Learning

bellman equation

(2) MDP(Markov Decision Process)

(2) MDP(Markov Decision Process)

마르코프 결정 과정(MDP)의 정의부터 상태(State), 행동(Action), 보상함수(Reward Function), 할인율(Discount Factor), 정책(Policy) 등 핵심적인 개념을 톺아보자.

Reinforcement Learning

(1) 강화학습 개요

(1) 강화학습 개요

강화학습이란 무엇인지, 탄생한 배경부터 주로 사용하는 용어까지 살펴보자. 강화학습이 풀고자하는 문제는 무엇이며, 순차적 행동 결정 문제란 무엇인지 톺아보자.

Reinforcement Learning

Optimal Auction Through Deep Learning

Optimal Auction Through Deep Learning

Deep Learning을 이용한 Optimal Auction 알고리즘 구현

Dot Product 정리

Dot Product 정리

내적에 대해 한번 깊게 이해해보자

Convolution Layer 구현

Convolution Layer 구현

Convolution Layer 구현 방식에 대해 알아본다.

Convolution Layer

Gradient Vanishing이란?

Gradient Vanishing이란?

Gradient Vanishing(경사하강법)에 대해 알아보자.

Gradient Vanishing