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바이든 사퇴 이후의 시나리오
‘바이든’ 의 후보 사퇴 결정이 임박했다는 보도가 나오고 있는 가운데, 사퇴 이후의 시나리오를 알아보자.1. 누가 ‘바이든’ 을 대체할 것인가?- 현재 가장 유력한 인물은 부통령인 ‘카말라 해리스’- 바이든도 최근 행사에서 그녀를 밀어주고 싶다 언급- 그러나 후보직은 ‘대통령 부재시 부통령 자동 승계’ 와 달리 새롭게 선출해야함.- 민주당 다른 후보 가능성도 있음.- 대의원 투표가 끝나야 확정됨.2. 새로운 후보는 어떻게 결정되나?- 다음 달 중순, 시카고에서 열리는 ‘민주당 전당대회’ 에서 확정됨.- 당내 전략가들의 입김이 영향을 줄 순 있지만, 결국 대의원들의 자율 투표로 결정.- 당연히 혼란을 피하기 위해, 민주당은 전당대회 전에 한 후보로 교통정리를 끝낼것임.3. 새로운 후보를 얼마나 빨리 선출할 수 있나?- 기존 스케쥴은 8월 첫째주에 ’화상 투표‘ 로 결정하고, 8월 중순 전당대회에서 ’공식화‘ 한다는 것.- 상황이 변했기에, ’화상 투표‘ 를 취소하고, 전당대회에서 선출과 공식화가 동시에 진행될 가능성도 있음.4. ‘카말라 해리스‘ 는 얼마나 경쟁력이 있나?- 바이든과 대동소이- 토론 후 ‘바이든-트럼프’ 는 트럼프 약 1.9% 우세- 토론 후 ‘해리스-트럼프’ 는 트럼프 약 1.5% 우세(토론 후 워싱턴 포스트지 여론조사 총 11건 평균)다만,- 미국인 44% ‘바이든 중도 사퇴’ 찬성- 민주당/민주계열 중도층 70% ‘카말라 해리스’ 만족-민주당내 ‘바이든’ 사퇴 시 후보 적합도 조사에서도, ‘카말라 해리스’ 가 압도적으로 높음.5. 그간 모금된 ’바이든‘ 을 위한 선거자금(수퍼팩) 은 어떻게 되나?- 바이든 사퇴 시 해당 자금은 민주당의 ‘과잉 캠페인 자금’ 으로 간주- 그러나 이 자금이 새 후보에게 지원되는 것은 법적 한계가 있음.- 민주당 법무담당측은 이미 런닝메이트인 ‘카말라 해리스’ 에게 지원하는 것은 법리적으로 합당하다 판단.- 공화당측은 ‘카말라 해리스’ 역시 아직 공식적인 런닝메이트가 아니기에 법리적으로 문제가 있다 판단.- 결국 ‘민주당 전당대회’ 이후 공식적인 절차를 밟아 새로운 후보 계좌로 이체하는 것이 정석.6. ‘민주당 전당대회’(DNC) 가 갖는 중요성?- 어떻게 한 후보로 결집하느냐가 매우 중요- 결국 당이 선택한 후보를 대의원들이 투표할 것이지만, 결집이 미흡하다면 대난장판이 예상.- 1차는 대의원 3,900명 투표로 과반 지지 후보 선출- 과반 지지 후보 없다면, 2차 투표- 2차는 700여명의 수퍼대의원(당 지도부, 선출직 공무원) 투표로 결정음
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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