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싱글벙글 작년 탈북한 일가족 9명의 이야기
그당시 우리나라 언론보도에는 북한에서 생활고로 가족들이 탈북했다고 떴었는데 알고보니 북한에서 배 3척 있는 선단장에 상류층 출신이였음 그것도 말단 선원에서 선단장까지 올라간 케이스 영화 탈주보면서 관련 영상 찾아보다가 알고리즘에 뜬 이만갑 영상이 있어서 봤는데 겁나 흥미로워서 글 써봄ㅋㅋㅋㅋㅋ 북한에 있을때 찍었던 사진들 보면 ㄹㅇ부내가 느껴짐ㄷㄷ 북한에서 충분히 떵떵거리며 살 수 있었지만 탈북을 한 이유로는 김일성 찬양가를 부르는 아이들을 보고 현타가 왔다고 함 참고로 저분은 현재 나이 32살이고 21살때부터 일을 시작한 북한MZ세대임 열심히 일해서 돈을 버는 구조를 선망했고 저분 거주지가 남한 프로그램 수신도 잡히는 곳이라 한국 방송도 몰래 챙겨 보면서 북한 체제에 대한 반감이 생겼다고 함 아무것도 모르고 어릴때부터 세뇌교육을 받는 아이들의 모습을 보고 이건 아니다 싶어서 탈북을 결심하게 되고 북한에 남은 가족들 없게 일가족 전원 탈북을 목표로하심 (와중에 아버지 유골함까지 챙기셨다고 함ㄷㄷ) 이분 말하는거 보면 지이이인짜 똑똑해서 북한에 태어났어야 할 분이 아닌데 싶더라 사이클 돌리면서 시간떼울거 없나...찾아 보다가 저분 말빨에 홀린듯이 1시간째 사이클 돌리고 있던 나를 발견했음...ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 처남이랑 장모님 설득하는것도 겁나 지능적으로 설득함ㅋㅋㅋㅋ 황해주 바닷가 근처에 가끔 하늘을 보면 비행기가 날아가는게 보인데 ㅇㅇ 그걸 말하면서 한창 꿈많고 하고싶은게 많을 20대 초반 처남에게 동기부여 자극되는 말로 설득하고 장모님은 북한 체제에 오래 계셨던 분이라 아이들의 미래를 얘기하면서 오히려 더 강하게 나갔다고 함 이때 패널들도 감탄함ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ설득의 신이라면서 ㅋㅋㅋㅋ 그렇게 우여곡절끝에 죽기살기로 북한 추격선을 따돌리며 겨우 남한 해안쪽으로 넘어왔는데 와중에 남한 주민들 놀랠까봐 걱정ㅋㅋㅋㅋ그리고 연평도 지형을 몰라서 함부로 내리면 안되니깐 한국 군함이 보이자마자 그쪽으로 배를 돌려서 구조 요청했다고 함 영상보면 진짜 말빨 쩖.....이분 말 들어보면 요즘 북한 MZ 세대들도 거의 다 김정은 딸 등장이후로 뒤숭숭한거같더라 https://youtu.be/RumwdCaGh0Y [#톡쏘능] 레전드탈북썰? 직접 개조한 통통배⛵를 타고 탈북했다?! 삼엄한 경비를 뚫은 그의 생생한 탈북스토리 | #이만갑 651회?톡쏘능: 톡톡 쏘는 채널A 재밌는 예능 클립이번주 핫한 클립 ▶ [이제 만나러 갑니다] 651회00:00 사돈지간 일가족 9명 해상 탈북!00:31 목숨 걸고 서해 넘어온 일가족 9명04:47 3척의 배를 운영, 부유했던 선단장 김이혁씨!08:31 탈북을 결심한 이유는 노래 한...youtu.be 퍼왔습니다
작성자 : ㅇㅇ고정닉
라이브 비디오를 실시간 스타일 변환하는 'Live2Diff' 등장
https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=161703 라이브 비디오를 실시간 스타일 변환하는 AI 도구 등장 라이브 비디오 스트림을 즉시 애니메이션으로 변환하는 인공지능(AI) 도구가 나왔다. 기존과는 다른 '단방향 어텐션 모델링(uni-directional attention modeling)' 방식으로 성능을 높였다는 설명이다. 벤처비트는 17일(현지시간) 상하이 AI연구실과 막스 플랑크 정보학연구소, 난양이공대학교 연구진이 라이브 비디오 스트림을 실시간으로 스타일 변환하는 AI 도구 ‘라이브2디프(Live2Diff)’ 논문을 아카이브에 게재했다고 전했다.라이브2디프는 라이브 비디오 스트림 처리를 위한 비디오 확산(diffusion) 모www.aitimes.com라이브 비디오 스트림을 즉시 애니메이션으로 변환하는 인공지능(AI) 도구가 나왔다. 기존과는 다른 '단방향 어텐션 모델링(uni-directional attention modeling)' 방식으로 성능을 높였다는 설명이다. 벤처비트는 17일(현지시간) 상하이 AI연구실과 막스 플랑크 정보학연구소, 난양이공대학교 연구진이 라이브 비디오 스트림을 실시간으로 스타일 변환하는 AI 도구 ‘라이브2디프(Live2Diff)’ 논문을 아카이브에 게재했다고 전했다.라이브2디프는 라이브 비디오 스트림 처리를 위한 비디오 확산(diffusion) 모델에 단방향 어텐션 모델링을 구현한 첫번째 사례로 소개됐다.일반적으로 비디오 확산 모델은 기반이 되는 트랜스포머 아키텍처의 기본 구성 요소인 어텐션 메카니즘의 양방향 특성 때문에 라이브 비디오 스트림에 대한 실시간 처리가 불가능하다. 일반적으로 문장 속 단어와 같은 순차 데이터를 학습해 맥락과 의미를 추적하는 트랜스포머 모델은 서로 떨어져 있는 데이터 요소들의 관계를 이해하는 데 어텐션 메커니즘을 사용한다.이런 트랜스포머의 어텐션 메커니즘을 라이브 비디오에 적용할 경우, 비디오 프레임 간의 관계를 이해하기 위해 과거 프레임과 미래 프레임 모두에 대해 시간적으로 양방향 처리가 필요하다. 특히 미래 프레임을 처리를 위해서는 지연이 불가피하다.이 문제를 해결하기 위해 라이브2디프는 각 프레임에 대해 미래 프레임 없이 과거 프레임과 몇 개의 초기 워밍업 프레임만 연관시켜 시간이 흘러도 일관성을 유지하는 단방향 어텐션 모델링을 도입했다.연구진은 "우리의 접근 방식은 미래 프레임 없이도 시간적 일관성과 자연스러움을 보장한다”라며 “이는 실시간 비디오 번역 및 처리를 위한 새로운 가능성을 열어준다"라고 설명했다.특히 이 기술은 엔비디아 '4090 GPU'와 같은 일반 소비자 하드웨어에서 초당 16프레임의 속도로 비디오를 실시간 온디바이스 처리하도록 최적화됐다.연구진은 실시간 웹캠 입력을 사용해 얼굴을 애니메이션 스타일 캐릭터로 변환하는 라이브2디프의 능력을 시연했다. 광범위한 실험 결과, 라이브2디프가 시간적 일관성과 자연스러움에서 기존 방법을 능가한다는 것을 양적 측정 및 사용자 연구에서 확인했다고 전했다.라이브2디프는 엔터테인먼트 산업에서 실시간 스트리밍과 가상 이벤트를 재정의할 수 있는 잠재력을 가지고 있다는 평이다.증강 현실(AR)과 가상 현실(VR) 분야에서 몰입형 경험을 향상할 수 있고, 실시간 스타일 전송을 통해 실시간 비디오 피드에서 현실 세계와 가상 환경 간의 간극을 줄일 수 있다. 또 게임이나 가상 투어, 건축 및 디자인과 같은 전문 분야에서도 응용될 수 있다.연구진은 라이브2디프의 전체 코드를 곧 오픈 소스로 공개할 계획이다.https://arxiv.org/html/2407.08701v1 Live2Diff: Live Stream Translation via Uni-directional Attention in Video Diffusion Models Live2Diff: Live Stream Translation via Uni-directional Attention in Video Diffusion Modelsarxiv.org
작성자 : ㅇㅇ고정닉
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