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업계 태그소식 1036개

  1. 연구확산 지수 36

    2D 영상 점 하나 클릭하면 3D 위치·회전 추적하는 'ProxyPose' 공개

    토론토대 연구진이 일반 2D 영상 속 단 하나의 픽셀 지정만으로 물체의 6자유도(6-DoF) 3차원 위치와 회전을 추적하는 'ProxyPose'를 공개했다. 비디오 생성 모델로 대상을 색상 큐브로 치환한 뒤 기하학적으로 자세를 계산해 투명체나 반사, 가려짐이 심한 환경에서도 안정적으로 작동한다.

  2. AI 도구확산 지수 39

    Hi3D, 텍스트 입력 5분 만에 출력 가능한 3D 프린팅 워크플로 공개

    Hi3D가 AI 기반 3D 프린팅 제조 워크플로를 발표했다. 단순 시각용 모델과 달리 방수 메쉬를 생성하고 부품 자동 분할 및 볼 조인트 설계를 처리해 약 5분 만에 출력 준비를 마친 3MF 파일을 제공한다. 번거로운 수작업 수정 과정을 대폭 줄였다는 점이 주목받고 있다. 제한된 무료 플랜도 제공된다.

  3. 연구확산 지수 36

    단 한 번의 단계로 이미지 생성하는 'RDM' 공개…4단계 모델 능가

    연구진이 단 1단계(1-step)만으로 고화질 이미지를 생성하는 신기술 'RDM'을 발표하고 코드를 공개했다. 수십 단계의 노이즈 제거를 거치는 기존 확산 모델과 달리, 특징 분포를 매칭해 단 한 번의 연산으로 이미지를 생성한다. 4단계 FLUX.2를 1단계로 줄인 모델은 원래 교사 모델보다 더 높은 점수를 기록했다.

  4. 오픈소스확산 지수 48

    Mr. Flow 공개: 재학습 없이 이미지 생성 속도 최대 21배 단축

    이미지 생성 모델을 9~21배 가속하는 'Mr. Flow' 코드와 ComfyUI 플러그인이 공개됐다. 저해상도로 윤곽을 잡은 뒤 확대 및 노이즈 추가를 거쳐 고해상도로 마무리하는 방식으로, 모델 재학습 없이 화질 저하를 최소화하며 생성 속도를 1초 안팎으로 줄인다.

  5. AI 모델확산 지수 58

    구글, 초저가 이미지 모델 '나노 바나나 2 라이트'와 대화형 비디오 '제미나이 옴니 플래시' 공개

    구글이 개발자용 생성 미디어 모델 'Nano Banana 2 Lite'와 'Gemini Omni Flash'를 선보였다. 이미지 모델은 4초 만에 결과물을 내며 1,000장당 0.034달러에 불과하고, 옴니 플래시는 자연어 대화로 영상을 편집하며 초당 0.10달러로 책정됐다. 두 모델 모두 Google AI Studio와 Gemini API에서 바로 쓸 수 있다.

  6. 오픈소스확산 지수 48

    단일 영상에서 시뮬레이션 가능한 4D 장면 복원하는 'OVOW' 공개

    연구진이 단안 비디오를 물리 시뮬레이션에 즉시 투입할 수 있는 4D 메시 장면으로 복원하는 시스템 'OVOW'를 공개했다. 추가 학습 없이 Qwen3-VL과 SAM 3을 결합해 객체별 움직임과 변형을 분리 재구성한다. 코드는 비상업적 연구 목적으로 공개되었으며, 40GB 이상의 VRAM이 권장된다.

  7. 연구확산 지수 36

    ViDiHand: 비디오 확산 모델로 가려짐 극복한 3D 손동작 재구성

    사전 학습된 비디오 확산 모델을 활용해 영상 속 3D 손동작을 정밀 재구성하는 ViDiHand가 공개됐다. 별도 감지기 없이도 손가락이 겹치거나 가려지는 환경에서 안정적으로 자세를 복원해 휴머노이드 로봇 학습을 위한 고품질 데이터 수집을 돕는다.

  8. AI 도구확산 지수 41

    FLUX.2 Klein 9B용 태양광 LoRA 공개: 기준 구체로 빛의 각도 조절

    개발자 eric-venti-seeds가 FLUX.2-klein-9B 기반 Sun Direction LoRA를 허깅페이스에 공개했다. 조명 기준 구체 이미지를 활용해 야외 이미지의 태양 고도와 회전각을 직관적으로 제어할 수 있다. 먼저 이미지를 흐린 날씨 형태로 중화한 뒤 지정된 각도로 빛을 다시 입히는 방식을 쓴다.

  9. 연구확산 지수 36

    PhysiFormer 공개: 3D 물체의 충돌과 탄성 변형을 예측하는 물리 확산 모델

    3D 물체의 실제 물리 역학을 시뮬레이션하는 모델 PhysiFormer의 코드가 공개되었다. 물체의 3D 메시, 초기 속도, 강체·탄성 재질 유형을 입력받아 충돌과 찌그러짐 같은 연속 움직임을 3D 좌표에서 직접 예측한다. 10만 개 이상의 시뮬레이션 데이터로 학습되어 그래픽과 로보틱스 분야의 활용성이 기대된다.

  10. 이미지·영상 생성확산 지수 41

    구글 플로우, 스트리트 뷰 연동으로 실제 장소 기반 영상 생성 지원

    Google은 Google Flow에 지도 이미지 접지 기능을 도입해 스트리트 뷰 기반의 이미지 및 영상 생성을 지원한다고 발표했다. 프롬프트에 특정 위치나 랜드마크를 입력하면 실제 거리 배경을 반영해 장면을 구현한다. AI 생성이 가상 풍경을 넘어 현실 좌표를 갖게 된 셈이다. 현재는 미국 지역에 한해 지원된다.