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AI 동영상

업계 태그소식 872개

  1. 이미지·영상 생성확산 지수 46

    xAI, 고속 오디오·비디오 동시 생성 지원하는 'Grok Imagine API' 공개

    xAI가 텍스트와 이미지로부터 네이티브 오디오를 포함한 비디오를 생성하는 'Grok Imagine API'를 공개했다. 고화질은 물론 지연 시간과 비용을 대폭 줄였으며 오브젝트 수정, 캐릭터 애니메이션 등 정밀 편집도 지원한다. 속도와 가격 경쟁력을 앞세워 창작자의 신속한 반복 실험을 돕는 것이 핵심이다.

  2. 이미지·영상 생성확산 지수 37

    구글 딥마인드, 선댄스서 AI 단편 애니 공개: Veo 기반 영상 제어로 완성

    구글 딥마인드가 전직 픽사 애니메이터와 협업한 단편 영화 'Dear Upstairs Neighbors'를 선댄스 영화제에서 공개했다. 텍스트 프롬프트 대신 스케치 기반의 비디오 투 비디오 작업 방식과 부분 수정 툴을 도입해 Veo의 무작위성을 통제했다. 전문가의 연출 의도를 지키며 AI를 접목한 실전 워크플로다.

  3. 연구확산 지수 36

    영상 누끼 모델 VideoMaMa: 거친 마스크를 픽셀 단위 매트로 변환

    연구진이 영상 확산 모델의 생성 사전지식을 활용해 거친 분할 마스크를 픽셀 단위 알파 매트로 정밀 변환하는 VideoMaMa를 선보였다. 합성 데이터만으로 학습해 뛰어난 실제 영상 일반화 성능을 갖췄으며, 5만 개 규모의 MA-V 데이터셋과 SAM2-Matte도 함께 오픈소스로 공개될 예정이다.

  4. 오픈소스확산 지수 48

    오버월드, 키보드와 마우스로 실시간 조작하는 세계 모델 '웨이포인트-1' 오픈소스 공개

    오버월드가 키보드와 마우스로 실시간 제어할 수 있는 대화형 비디오 세계 모델 'Waypoint-1'을 오픈소스로 공개했습니다. 1만 시간 분량의 게임 영상으로 학습되어 RTX 5090에서 최대 60FPS의 초저지연 생성을 지원합니다. 아직 일관성 부족과 왜곡 현상이 있지만, 2.3B 소형 모델을 내려받아 로컬에서 실행할 수 있습니다.

  5. 오픈소스확산 지수 48

    다중 캐릭터 애니메이션 오픈소스 모델 'CoDance' 공개

    여러 캐릭터를 하나의 동작 시퀀스로 자연스럽게 움직이게 만드는 'CoDance'가 오픈소스로 공개됐다. 포즈와 위치의 고정된 결합을 풀고 텍스트와 마스크로 대상을 다시 지정해 포즈 불일치 문제를 해결했다. 현재 코드와 모델 가중치가 모두 제공된다.

  6. 연구확산 지수 36

    실시간 디지털 휴먼 생성 모델 'FlowAct-R1' 공개: 25fps로 무제한 생성

    연구진이 실시간 인터랙티브 디지털 휴먼 생성 모델 'FlowAct-R1'을 공개했다. 스트리밍 자기회귀 구조를 적용해 480p 해상도에서 25fps 실시간 생성과 약 1.5초의 첫 프레임 지연 시간을 달성했다. 자연스러운 동작을 유지하며 무제한 길이의 실시간 방송과 소통이 가능해졌다.

  7. 로봇확산 지수 39

    컬럼비아대, 유튜브 보고 립싱크 배우는 실리콘 로봇 얼굴 개발

    컬럼비아 공대 연구진이 26개의 초소형 모터가 장착된 실리콘 로봇 얼굴을 공개했다. 사전 프로그래밍된 규칙 대신 거울과 유튜브 영상을 통해 음성에 맞춰 입모양을 맞추는 법을 스스로 학습했다. 11개 언어에 걸쳐 기존 방식을 능가하며, ChatGPT와 결합해 어색함을 크게 줄였다.

  8. 이미지·영상 생성확산 지수 41

    픽스버스, 실시간 세계 모델 'R1' 공개: 영상 생성 중에 프롬프트로 즉각 개입

    PixVerse가 실시간 대화형 세계 모델 'PixVerse R1'을 발표했다. 렌더링을 기다릴 필요 없이 연속으로 1080P 영상을 스트리밍하며, 중간에 프롬프트를 넣어 사물을 즉시 추가하거나 바꿀 수 있다. 아직 일관성 부족과 왜곡 현상이 있지만, AI 영상을 실시간 시뮬레이션으로 전환했다는 점에서 주목할 만하다.

  9. 연구확산 지수 36

    3D 모델 뼈대 자동으로 심는 'RigMo' 공개: 사람부터 동물·선풍기까지 애니메이션화

    3D 메시 시퀀스에서 골격과 동작을 자동으로 추론하는 프레임워크 RigMo 논문이 발표됐다. 사람이 일일이 리깅을 라벨링하지 않아도 인간, 동물, 기계류까지 정확한 뼈대를 구성해 움직이게 만든다. 현재 논문이 공개되었으며 코드와 데이터셋도 곧 오픈소스로 제공될 예정이다.