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업계 태그소식 1036개

  1. 오픈소스확산 지수 48

    FPS 인터랙티브 월드 모델 'SCOPE' 공개: 10자유도 컨트롤 지원

    연구팀이 Wan2.2 기반의 FPS 인터랙티브 월드 모델 SCOPE를 오픈소스로 공개했다. 이동과 조준, 사격 등 10자유도 조작을 프레임 단위로 비디오에 반영하며, 처음 보는 게임 환경에서도 제로샷으로 동작한다. 모델 가중치와 추론 코드, 데이터셋이 모두 GitHub에 공개됐다.

  2. 오픈소스확산 지수 48

    ASASR: FLUX.1-dev 기반으로 환각 아티팩트를 줄인 4배 이미지 초해상도 도구

    ASASR은 FLUX.1-dev 기반의 오픈소스 이미지 초해상도 도구로, 기존 생성형 업스케일러의 고질적 문제인 왜곡된 환각 디테일을 억제하며 선명한 4배 확대를 지원합니다. 소볼레프 공간 정렬 기반 DPO와 듀얼 LoRA 구조를 적용했습니다. 코드와 가중치가 공개되었으며 Hugging Face Spaces에서 바로 체험할 수 있습니다.

  3. 연구확산 지수 36

    재학습 없이 4K 이미지 뽑아내는 'SEGA' 공개…DiT 해상도 한계 극복

    연구진이 추가 학습 없이도 DiT 모델의 초고해상도 생성을 돕는 기법 'SEGA'를 공개했다. 노이즈 제거 단계마다 공간 주파수 에너지를 분석해 위치 임베딩(RoPE)을 동적으로 조절함으로써 전체 구도 붕괴와 디테일 뭉개짐을 동시에 잡았다. 고비용 재학습 없이 4096×4096급 고화질 이미지를 안정적으로 얻을 수 있다.

  4. 연구확산 지수 36

    단안 2D 영상으로 동적 4D 장면 복원하는 'Lift4D' 공개

    연구진이 단안 2D 영상 한 편으로 동적 4D 장면을 복원하는 Lift4D를 공개했다. 카메라에 포착되지 않은 사각지대와 가려진 영역까지 자연스럽게 추정해 메워내며, 단일 시점 영상 속 움직이는 피사체를 360도 자유 시점으로 둘러볼 수 있게 해준다.

  5. 연구확산 지수 36

    AI 3D 생성에 물리 속성 더한 'PhysX-Omni' 공개

    물리 시뮬레이션에 즉시 투입 가능한 3D 에셋 생성 프레임워크 'PhysX-Omni'가 발표됐다. 외형뿐 아니라 재질, 운동학적 특성, 상호작용 가능성을 함께 생성하는 것이 핵심이다. 전용 데이터셋과 벤치마크도 함께 공개되어 로봇 학습과 피지컬 AI 연구에 바로 활용될 수 있다.

  6. AI 도구확산 지수 54

    피그마, 캔버스에 네이티브 AI 에이전트 도입: 자연어로 디자인 수정하고 다중 에이전트 동시 실행

    피그마(Figma)가 협업 캔버스 내에서 직접 작동하는 네이티브 AI 에이전트를 선보였다. 디자인 작업에 맞춤 미세조정된 모델을 기반으로 자연어 프롬프트를 통해 새 디자인 생성과 수정, 반복 시안 제작을 지원하며, 여러 에이전트를 동시에 실행할 수도 있다. 파일을 벗어나지 않고도 번거로운 수정 작업을 자동화할 수 있게 됐다.

  7. 이미지·영상 생성확산 지수 38

    레오나르도 AI, 2D 이미지 기반 3D 모델 생성 기능 출시

    레오나르도 AI가 2D 콘셉트 이미지를 완성형 3D 모델로 바로 변환하는 3D 생성 기능을 플랫폼에 통합했다. 멀티뷰 참조 기능으로 여러 각도를 확보한 뒤 게임 엔진이나 3D 프린터에 바로 쓸 수 있는 .glb 파일로 내보낼 수 있다. 인디 게임 개발자와 메이커의 제작 흐름이 한층 단순해졌다.

  8. 오픈소스확산 지수 48

    Articraft 오픈소스 공개: AI가 코드로 짜내는 관절 구조 3D 모델

    관절과 가동 기믹을 갖춘 3D 자산 생성 에이전트 시스템 Articraft의 코드와 1만 개 규모의 데이터셋이 공개되었다. 3D 생성을 코딩 작업으로 전환해 AI 에이전트가 부품과 관절을 정의하고 검증 테스트까지 실행한다. 로봇 시뮬레이션과 VR 에셋 제작의 진입 장벽을 대폭 낮췄다.

  9. 연구확산 지수 36

    영상 단 한 편으로 AI 카메라 앵글 제어…‘Warp-as-History’ 공개

    상하이교통대와 상하이 AI 랩 등 연구진이 영상 단 한 편의 경량 튜닝만으로 정밀한 카메라 제어가 가능한 ‘Warp-as-History’를 발표했다. 카메라 시점 변형을 기존 영상 기록처럼 입력하는 방식을 적용해, 별도 제어 모듈 없이도 미학습 장면에서 정확한 구도 이동과 자연스러운 배경 완성을 구현한다.