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“부대 내 총성 후…” 최전방 육군 하사 사망
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작성자 : 하와이보지고정닉
ufc 멸망전 레전드 ㄹㅇ.......
다니엘 코미어 "당시 지구에서 내가 제일 강했다. 하지만 존스는 날 이겼다" 미국 ncaa 레슬링 준결승 후 훌륭한 레슬링 실력으로 아테네 올림픽 주장으로 선발된 코미어 하지만 은메달도 떨어지고 동메달에서도 떨어져 아쉽게 메달을 걸치지 못하였지만 mma에 입문후 연승을 이어 나가고 ufc도 진출하고 헤비급은 물론 라헤까지 총 4연승을 하였고 타이틀을 받게된다 당시 챔피언은 ufc 최연소 챔프 존존스 역대급 재능이라 평가받은 그는 무려 7번이나 도전자들과 전챔프들을 꺾어 왔고 누가 더 강한지에 대한 신경전이 있었다 https://youtube.com/shorts/d3UHu-BlvRI 심지어 고속도로에서 사망한 코미어의 딸이 지옥에 갔다 모욕하기도 함 코미어는 각종 더티복싱과 레슬링을 섞으며 존스를 압박했지만 레슬링 최상위권 커리어인 국대의 실력임에도 존스의 변칙적인 타격과 그레코로만 래슬링 실력의 고전하며 결국 존스에게 판정패 당한다 하지만 이후 존존스는 코미어와 승리후 앤소니 존슨과 타이틀이 있었지만 임산부를 치고 도망가는 바람에 벨트를 빼앗겨 나가리가 되었다 결국 존스가 없는 틈에 엔소니 존슨을 이겨 라헤 벨트를 얻은 코돼지..... 사실상 존스를 이기지 않고 얻은 타이틀이라 빈집털이 그자체였다 결국 역사적인 ufc 200대회 에서 붙을 예정 이였지만 존존스가 도핑에 걸려 결국 나가리가 되었다 위짤은 약물 양성이 뜨자 뒤져도 안했다고 모른다고 발뺌했지만 적발로 판명됨 (참고로 존스는 스포츠 선수중 1년간 약물 최다검사 기록을 가지고 있다) https://youtube.com/shorts/vb_w7FUlito 존스의 약물 적발로 무너지는 코미어#ufc #존존스 #코미어youtube.com당시 회장 데이나가 코미어에게 도핑적발을 통보하는 모습 분노하며 오열하는 모습을 보여준다 그냥 싸우면 안되냐고 물어보지만 정부 체육기구가 개입하는 스포츠인 이상 도핑이 적발되면 규제를 할 수밖에 없기에 존스와 코미어는 싸울스 없었다 결국 미들급 챔프 엔실과 논타이틀전을 하고 승리한다 다시 한번 엔존과 방어전을 치룬후 승리한 코미어는 드디어 존스와 2차전이 성사되었다 존존스는 수염을 밀고 코미어에게 입맞춤으로 도발을 하였다 https://youtube.com/shorts/W43CARxazqo 존존스 조용히 만드는 코미어 (Feat. 약쟁이)존존스 조용히 만드는 코미어 (Feat. 약쟁이)youtube.com당시 기자회견중 하이라이트 경기 하이라이트 존존스의 클린치와 긴리치의 변칙적인 타격 그레코로만 레슬링을 경계한 코미어는 존스상대로 더티복싱 전략을 이용해 압박하며 존스 또한 고전하는 모습을 보여줬다 하지만 존 존스의 기습적인 헤드킥으로 인해 결국 ko당하고 결국 존스에게 두번이나 패배한 코미어는 "이제 두번이나 졌으니 라이벌이라 할수없다"며 좌절감에 빠진 모습을 보여주었고 ufc 두 전설의 이야기는 마무리 되었다하지만 존존스가 또 약물 빠는 덕에 경기는 무효가 되어버렸다 한다 Dude the truth is I would never do steroids, I put that on my children and I put that on my Heavenly Father 난 절대 스테로이드를 쓰지 않아. 내 아이들을 걸고 하늘에 계신 하나님께 맹세한다. 당시 존존스 트위터 결국 적발 당하고 징계당함
작성자 : 전라도적고정닉
AI 비디오 생성 모델의 연도별 발전
2016년MIT와 컬럼비아 대학교의 연구GAN(생성적 적대 신경망) 이라는 방식의 모델딥러닝으로 2백만개의 영상을 학습해서 만듬64x64의 해상도로 초당 32프레임, 최대 1.5초까지의 영상을 만들수 있음해변아기https://www.cs.columbia.edu/~vondrick/tinyvideo/ Generating Videos with Scene Dynamics - MITGenerating Videos with Scene Dynamics - MITwww.cs.columbia.edu2017년위 모델을 토대로 개선된 모델사이즈와 프레임은 같지만 퀄리티가 아주 약간은 올라간걸 볼 수 있음https://pfnet-research.github.io/tgan/ Temporal Generative Adversarial Nets with Singular Value ClippingTemporal Generative Adversarial Nets with Singular Value Clippingpfnet-research.github.io2018년듀크 대학교Text to Video를 구현하기 시작텍스트에서 정적 및 동적 정보를 모두 추출하고딥러닝 학습용 온라인 영상에 매칭할 텍스트를 자동 생성함https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/122332019년딥마인드DVD-GAN 이라는 모델유튜브 HD 비디오 10초 클립을 600개의 카테고리로 나눈 50만개의 동영상으로 학습함최대 256x256 해상도 48프레임까지 생성 가능함https://arxiv.org/abs/1907.06571 Adversarial Video Generation on Complex DatasetsGenerative models of natural images have progressed towards high fidelity samples by the strong leveraging of scale. We attempt to carry this success to the field of video modeling by showing that large Generative Adversarial Networks trained on the complex Kinetics-600 dataset are able to produce video samples of substantially higher complexity and fidelity than previous work. Our proposed model, Dual Video Discriminator GAN (DVD-GAN), scales to longer and higher resolution videos by leveraging a computationally efficient decomposition of its discriminator. We evaluate on the related tasks of video synthesis and video prediction, and achieve new state-of-the-art Fréchet Inception Distance for prediction for Kinetics-600, as well as state-of-the-art Inception Score for synthesis on the UCF-101 dataset, alongside establishing a strong baseline for synthesis on Kinetics-600.arxiv.org2021년마이크로소프트-듀크 대학교의 프로젝트 GODIVA당시 영상 생성에서는 드물게 VQ-VAE(벡터 양자화 자동 인코더)모델을 사용함 (DALL-E가 VQ-VAE)Text to Video1억 3,600만개의 텍스트-비디오 쌍으로 학습“야구 경기가 진행중” 이라는 프롬프트로 알아서 야구장 모습과 선수의 클로즈업이 이어서 나오는 흥미로운 결과가 나옴최대 128x128 해상도 10프레임https://www.researchgate.net/publication/351278868_GODIVA_Generating_Open-DomaIn_Videos_from_nAtural_Deions2022년 5월중국 청화대학교 - CogVideo청화대의 Text to Image 모델인 CogView2를 사용한 Text to Video94억개 파라미터, 540만개의 텍스트-영상 세트를 학습함최대 480x480 해상도 4초간 32프레임2022년 9월메타의 Make-A-Video이미지 모델인 Make-A-Scean의 후속 모델디퓨전 기반Text to Video, Image to Video, Video to VideoWebVid-10M과 HD-VILA-100M이라는 2개의 데이터 세트(슈백만개, 수십만 시간분의 영상)로 학습최대 64x64 해상도 16프레임 동영상을 768x768로 업스케일링함이 모델의 발표를 기점으로 세간의 관심이 크게 쏠림2022년 10월구글의 Imagen VideoImagen 기반 디퓨전 모델Text to Video, Image to Video, Video to Video1400만개의 텍스트-비디오, 6000만개의 텍스트-이미지, LAION-400M 텍스트-이미지 데이터셋으로 학습24x48 해상도의 초당 3프레임 최대 16프레임을 업스케일링하여 최대 1280x768, 초당 24프레임 최대 128프레임 생성https://imagen.research.google/video/ 2023년Stability AI의 Stable Video Diffusion디퓨전 모델Text to Video, Image to Video, Video to Video학습 데이터 미공개최대 768×1344 해상도, 최대 4.2초상업적 이용 가능2024년 2월OpenAI의 Sora디퓨전 트랜스포머데이터 미공개1080P 시연기준 1분, 공개 배포 기준 20초2024년 5월Google의 Veo구조 미공개데이터 미공개1080P 시연기준 1분 2025년 8월구글 Geine 3네이티브 720P 초당 24프레임 지속시간 수 분일관성 유지와 상호작용Text To World이래도 발전 속도가 둔화 되는거 같아?
작성자 : 봄바다고정닉
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