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싱글벙글 도쿄 한인타운에서 한국인 출입금지를 내건 식당
도쿄 한인타운 신오쿠보에 위치한 오쿠보 바라는 한 이탈리아 식당이 대놓고 중국인 한국인 출입금지라고 내걸었다가 일본 트위터 내에서 논란이 되고 았음 현재 게시물 조회수가 1400만뷰찍으먼서 찬반논쟁이 뜨겁게 달궈지고 있는데 중국어 한국어 안들려서 좋겠다 꼭간다 가게에서도 손님을 가려받을 권리가 있다 싫으면 안가면 되는거 아니야? 이런반응과 (근데 저새끼는 미국에서 한국인 출입금지 내걸면 무슨일이 벌어질진 알고 지껄이는건가?) 한인타운에서 한국인 출입금지는 뭔 배짱이냐 다른 나라에서 일본인 출입금지 내걸면 기분좋겠냐 이런반응이 나오는중 - 도쿄서 "한국인, 중국인 손님은 안 받아요"…日식당 논란일본 도쿄에 있는 한 식당이 "한국인은 거절한다"는 문구를 가게 문 앞에 적은 사실이 알려져 논란이 일고 있습니다.도쿄 신주쿠 오쿠보에 위치한 한 이탈리안 식당은 지난 5일 SNS를 통해 안내문이 적힌 사진 한 장을 공개했습니다.해당 사진 속 안내문에는 “요즘 다양성과 관용에 대해 많이 말하지만, 싫은 생각을 가지고 일할 생각은 없기 때문에 중국인과 한국인은 거절합니다”라는 내용이 담겨 있습니다.그런데 식당이 위치한 오쿠보 지역은 코리아타운이 있을 정도로 재일한국인들이 많이 거주하는 곳입니다. 또 한국인뿐 아니라 여러 국가에서 온 외국인 관광객들이 많이 찾는 곳이라 인종차별에 대한 비판의 목소리가 더욱 커지고 있습니다.식당이 직접 올린 이 게시물은 오늘(19일) 오전 9시 기준으로 1,700만회 넘게 조회됐습니다.https://www.mbn.co.kr/news/world/5043113 도쿄서 ″한국인, 중국인 손님은 안 받아요″…日식당 논란 일본 도쿄에 있는 한 식당이 ″한국인은 거절한다″는 문구를 가게 문 앞에 적은 사실이 알려져 논란이 일고 ...www.mbn.co.kr조센징들 대체 도쿄가서 뭔짓을 했길레 문전박대를 당하노 ㅋㅋ
작성자 : 파파야고정닉
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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