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VQGAN 논문 (인공지능) 발표 및 대본2025.05.071. VQGAN 모델 VQGAN은 VQ-VAE 구조를 따르며 CNN과 Transformer의 장점을 결합한 모델입니다. CNN으로 Locality를 잘 반영하는 codebook을 학습하고, Transformer의 풍부한 표현력으로 Image Synthesis를 이룹니다. VQGAN은 2-stage 모델로, 첫번째 stage에서 codebook을 학습하여 Transformer에 사용하기 위한 이미지의 구성요소를 학습하고, 두번째 stage에서 이러한 codebook을 바탕으로 Transformer를 이용하여 이미지를 구성합니다. 2....2025.05.07
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상상이 현실이 되는 영상과 미래 사회: DALL-E 2와 미래 창작자의 역할2025.04.271. DALL-E 2 DALL-E 2는 OpenAI의 새로운 버전으로, 자연어를 이용하여 원하는 이미지를 자동으로 생성하는 모델입니다. DALL-E 2는 DALL-E 대비 최대 4배의 해상도를 지원하며, 기존 이미지에 대한 수정도 가능합니다. 이를 통해 상업적으로 활용 가능한 수준의 이미지를 생성할 수 있게 되었습니다. 2. 미래 창작자의 역할 DALL-E 2와 같은 기술의 발전으로 창작이 누구나 할 수 있는 문화로 자리잡게 될 것으로 예상됩니다. 이에 따라 창작자들은 무궁무진한 아이디어와 기존의 틀을 벗어난 새로운 방식의 창작을 ...2025.04.27
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경영정보시스템 ) 인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오.2025.05.161. 약한 인공지능과 강한 인공지능의 비교 약한 인공지능은 한 가지 특정 작업을 수행하는 것을 목표로 하는 인공지능이며, 강한 인공지능은 인간의 지능과 비슷한 기능을 하는 것을 목표로 한다. 약한 인공지능은 미리 정해진 데이터와 알고리즘을 통해 최적의 결과를 만들어내는 것이 목표이지만, 강한 인공지능은 다양한 기능을 수행하고 새로운 문제를 해결하는 방법을 직접 찾는 것을 목표로 한다. 2. 기계학습의 특징 기계학습은 인공지능을 구현하는 방법 중 하나로, 빅데이터를 반복적으로 분석하여 데이터 내부의 규칙성과 패턴을 추출하고 이를 바탕...2025.05.16
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