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톼근박 무안 - 서해랑길 33코스
퇴근하고 무안 노지로 옴 일전에 백패킹하다가 우연히 바로 옆에서 캠핑하던 다른 아저씨가 알려줬던 곳인데, 벌레가 없다고 극찬을 해서와 봄 무안은 해안가에 공짜 노지가 많아서 꿀...이긴 한데, 서해 특유의 조수간만 차가 엄청나기 때문에 타이밍 맞추지 않는 한 항상 갯벌뷰만 나타난다는 단점이 있음 적당한 자리에 피칭하고 저녁은 간단하게 지금 같은 날씨에 알코올을 섭취하면, 더 힘들어서 요샌 술을 아예 안 먹게 됨 갯벌뷰 만조 때는 바로 코앞까지 물이 차오는 곳임 어느새 나타난 고양이들 붙어서 애교라도 부리면 모를까, 거리만 재기 때문에 정은 주지 않을 것 얘는 목줄도 찼는데 자유롭게 돌아다니네. 너도 안 줘 밥 먹고 나서 인근 방파제 산책 가로등 빛이 은근 세서, 간조때만 건너갈 수 있는 섬 뒷편까지 들어갔는데 은하수 사진 건지기 힘드네.... 고흥을 갔어야 했나? 습기 때문에 제대로 숙면에 빠지지 못하고 눈만 감은 채로 뒤척이다가 어느새 만조가 가까워짐 파도소리에 밖에 나와 봄 폭이 30 m도 안 되는 곶부리 지형이라, 양 옆에서 스테레오로 파도치는 소리가 들려옴 가로등 파워 밤새 뒤척거리다가 해 뜨기 직전 두 시간 정도 푹 잠들수 있었음 침낭이고 매트고 아주 그냥 흥건함 광란의 밤을 보냈네 일출 보면서 카레 오늘은 목표인 서해랑길 33코스 가즈아 간조 때라서 해안뷰는 포기함 길 상태는 별로임.... 갱얼쥐 신났음 날씨 좋은데 바람이 없어서 힘들었음 중간에 간식 퇴비 뿌리는 시즌이라서, 사방에서 밭에 퇴비를 뿌리고 있었음. 덕분에 가는 코스의 80%는 똥내로 가득... 서해랑길 코스는 빈말로라도 좋다고는 말 못하겠더라 중간에 체크 포인트에 벤치도 하나도 없고 화장실도 없고 길도 그냥 되는 대로 지도 보고 맘대로 만든 거 같은 느낌 ㄷㄷ 민가나 개인 사업장 앞을 지나는 코스들이 많아서 개들과 많이 조우함 코스 막바지 터렛 피하기 다들 해파랑길을 가지, 서해랑길은 별로 안 찾는 이유를 알 거 같음ㅋㅋ 그래도 여기저기 구경하면서 가느라 재미는 있었음 원점으로 돌아가야 하는데 택시를 타고 갈지 근처 식당에서 밥 먹고 쉬다가 도로 따라서 10키로 정도 갈지 한 5분 정도 고민했는데, 버스가 나타나서 냉큼 탐 지방 시골은 마을버스 배차 간격도 기본 한 시간 넘어가고, 도착 시간도 따로 알 수 없어서 파악하기 힘든데 정말 운이 좋았음 도착! 즐거운 하루였다 이제 정리하고 뻗어야지
작성자 : 누우치고정닉
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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