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뚜벅이 성지순례 2일차(1) - 오이가와 (스압)
성지순례 1일차 - https://m.dcinside.com/board/yurucam/229055 뚜벅이 성지순례 1일차 - 하마마츠 - 유루캠프 마이너 갤러리우선 인천-시즈오카 비행기로 아침 일찍 도착함공항버스 첫 차 타면 1시간 10분 전 공항 도착이라 좀 쫄렸는데 별 문제 없이 잘 도착했다 굿굿공항에서 우선 버스로 카나야까지 이동했고, JR선 타고 하마마츠역에 도착함내m.dcinside.com어제에 이어 오이가와 쪽을 보기로 했는데 시간 & 교통 상 표시한 부분만 내려서 보기로 함유메노 츠리바시가 있는 스마타쿄 온천 쪽은 가고 싶었지만 괴랄한 교통 때문에 들어가면 무조건 자야해서...위쪽은 뚜벅이론 쉽지 않고 아래는 지나가면서 보는 루트우선 저 중 가장 위인 셋소쿄 온천역으로 가기 위해서[하마마츠역 <도카이도 본선> 카나야역 <오이가와 본선> 이에야마역 <센즈 이에야마선> 센즈역 <이카와선> 셋소쿄 온천역]의 루트를 채택했음이 쪽 교통 수단 간격이 전체적으로 빡세서 계획을 잘 짜야함아무튼 아침으로 빵 하나 사들고 카나야 역으로 ㄱㄱ평소 여행에선 아침 열심히 먹는데 센즈에서 나데시코 식사량 따라가려고 대충 먹음어제는 못 봤는데 차바코 콜라보가 있길래 하나 겟일러도 맘에 든다 굿굿역도 좀 꾸며져있는데 왜 치아키가 있는지는 모르겠지만아무튼 위에 써둔 루트로 센즈까지 도착나데시코가 먹은 카마네챠 소프트부터 슥 먹었음나머지는 오픈 시간도 있고 이따 다시 센즈에 오기에 그때 먹으려고여기도 마찬가지로 포스터들이 마구마구+) 역시 굿즈 코너가 있는 센즈역 내부와 유명한 토마스 열차열차를 타고 올라가다 보면 치상궤도 구간을 위해 아프트이치시로 역에서 합체 장면을 만나볼 수 있다유루캠 성지순례로 온 사람은 딱히 없고 다들 철평 같던데 여기서 우르르 내려서 영상 찍더라누가 이 날씨에 성지 순례하냐는 말은 ㄴㄴ이후 셋소쿄 온천 역에서 하차함분명 애니에선 계속 셋소코가 나왔던 것 같아서 보니 다른 한자였더라 계획짜면서 헷갈렸었음이후 살짝 걸어서 다리를 건너면 린쨩과 아야쨩이 한 8교 러브로망스 투어를 해볼 수 있다이런 식으로 8개...가 아니라 7개의 다리를 볼 수 있다왜냐면지도상으론 아마 이 쪽에 1개가 더 있는 듯? 그치만 출입 금지고..이후엔 현수교를 건너서 다시 돌아간 후 스쿠터 오토바이 주차한 주차장 좀 둘러봄진짜 더워 죽을 뻔 했는데 여기 식수대 있어서 살았다거기서 이제 쭈우욱 걸어 내려오면 엄청난 경치의 오쿠오이코죠 전망대를 만나볼 수 있음ㄹㅇ 개더워서 지쳤었는데도 감탄 나옴이후엔 다시 쭉 걸어와서 나가시마 댐 역에서 다시 열차를 타고 센즈역에 도착좀 열심히 걷긴 했는데 하루에 5대 있는 열차 탄다고 개똥꼬쇼해서 일정 딱딱 맞췄다그리고 나선 나가시마댐 카레 먹다가 수문 개방참을 수 없지..근데 내가 적은거 이슈인지 점도 때문인지 딱히 안 흘러서 내가 직접 흘려보냄 ㅋㅋ.다 먹곤 굿즈 좀 사고그리고 나선 부타쿠시!ㄹㅇ 이거까지 먹고 나니까 개배부름아이스크림까지 다 먹은 나데시코는 ㄹㅇ 뭐냐마지막으로 관광안내소를 구경하는 것으로 오이가와 마무리!이후엔 지금 하마마츠로 돌아가면서 중간에 성지 좀 더 가려고 하는데 나중에 따로 글 쓰게슴
작성자 : SEREN고정닉
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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