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텐센트의 새로운 AI가 사진을 플레이 가능한 3D 월드로 변환

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작성자 xtalfi
작성일 09.05 16:06
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

Tencent은 단일 이미지를 탐색 가능한 3D 세계로 변환하는 오픈소스 AI 모델인 HunyuanWorld-Voyager를 출시했습니다. 이 모델은 스탠퍼드 대학교의 WorldScore 벤치마크에서 77.62라는 최고 종합 점수를 달성해 WonderWorld(72.69)와 CogVideoX-I2V(62.15) 등 경쟁 모델을 능가했습니다.

HunyuanWorld-Voyager는 7월에 공개된 Tencent의 이전 HunyuanWorld 1.0 모델을 기반으로 합니다. 새로운 시스템은 RGB 비디오와 깊이 정보를 동시에 생성해 사용자가 키보드나 조이스틱 컨트롤을 통해 가상 환경을 탐색할 수 있게 합니다. 9월 2일 Tencent의 발표에 따르면, 이 모델은 업계 최초로 네이티브 3D 재구성 기능을 갖춘 초장거리 세계 모델입니다.

 

기술 혁신과 성과

이 모델은 이전에 생성된 3D 포인트를 저장하는 "월드 캐시" 메커니즘을 사용하여 확장된 가상 공간에서 일관성 있는 탐색이 가능합니다. 기존의 비디오 생성 방식과 달리, Voyager는 49개의 프레임이 포함된 2.5초 길이의 클립을 생성하며, 이를 이어 붙이면 더 긴 시퀀스도 만들 수 있습니다. 시스템은 캐시에 저장된 3D 포인트를 새로운 카메라 뷰에 투영하여, 다른 월드 생성 모델에서 흔히 발생하는 시각적 결함을 피하면서 공간적 일관성을 유지합니다.

Tencent는 10만 개 이상의 비디오 클립을 분석한 자동화된 데이터 파이프라인을 통해 Voyager를 학습시켰으며, 실제 영상과 Unreal Engine의 합성 렌더 파일을 조합했습니다. 이 접근 방식 덕분에 카메라 움직임과 깊이 정보에 대한 수작업 주석이 필요하지 않았습니다. 이 모델은 객체 제어(66.92), 스타일 일관성(84.89), 주관적 품질(71.09) 등 여러 WorldScore 분야에서 우수한 성과를 냈으나, 카메라 제어 부문에서는 WonderWorld의 92.98점에 이어 2위를 차지했습니다.

 

하드웨어 요구 사항 및 제한 사항

Voyager를 운영하려면 상당한 컴퓨팅 리소스가 필요하며, 540p 해상도 출력을 위해 최소 60GB의 GPU 메모리가 필요하고, 최적의 결과를 위해 텐센트는 80GB를 권장합니다. 이 회사는 단일 및 다중 GPU 구성을 모두 지원하는 코드와 함께 모델 가중치를 Hugging Face에서 제공하고 있습니다.

그러나 이 모델은 유럽 연합, 영국, 대한민국에서의 사용을 제한하는 라이선스 제한이 있습니다. 월간 활성 사용자가 1억 명을 초과하는 상업적 활용의 경우 텐센트와 별도의 라이선스 계약이 필요합니다. 이러한 제한은 텐센트의 훈위안(Hunyuan) 생태계 내 기타 모델에도 적용되며, 이는 회사의 지역별 라이선스 정책을 반영합니다.

 

시장 환경 및 응용 사례

이번 출시로 텐센트는 인터랙티브 3D 세계 생성 시스템을 개발하는 기타 기업들과 어깨를 나란히 하게 되었습니다. 구글은 8월에 Genie 3를 발표했고, 다이나믹스 랩의 Mirage 2는 사진을 플레이 가능한 공간으로 변환할 수 있도록 해줍니다. Voyager는 비디오 제작과 3D 재구성을 중점적으로 다루어, 순수한 인터랙티브 방식과 차별화됩니다.

벤치마크 성과에도 불구하고, 전문가들은 현재의 높은 컴퓨팅 요구사항과 장기간, 일관된 장면 생성의 한계로 인해, 실시간 게임이나 대규모 애플리케이션에서는 즉각적인 적용이 어렵다고 지적합니다. 해당 기술은 AI 기반 가상 세계 창조의 진보를 보여주지만, 대중적 도입은 하드웨어 사양과 라이선스 제한으로 인해 여전히 제약을 받고 있습니다.

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앱 리서치 회사 와이즈앱의 발표에 따르면 한국 ChatGPT 사용자수가 월 2천만명을 넘어섰다고 한다.사용자 층을 세부적으로 살펴보면 20대가 24.2%, 30대가 22.0%, 40대가 22.4%로 도합 68.6%를 차지해 가장 높은 비중을 보였다. 청년 세대가 생성형 AI 기술을 가장 활발하게 수용하고 활용하는 연령대임이 명확히 드러난 셈이다.그 뒤를 이어 20세 미만이 13.6%, 50대가 12.6%, 60세 이상이 5.2% 순으로 나타나 중장년층과 청소년층에서도 꾸준한 이용 흐름이 관찰됐다. 성별 사용자 비율은 남성 50.1%, 여성 49.9%로 거의 차이가 없어 성별에 관계없이 고르게 사용되는 것으로 분석됐다.
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09.02 등록
(퍼플렉시티로 기사 내용을 요약함)## AI의 물 사용 구조AI 시스템은 답변 한 번당 상당한 양의 **물**을 소비합니다. 대표적으로 GPT-3 기준, 짧은 대화 한 번에 약 500ml의 물이 사용됩니다[1]. 이는 데이터센터의 서버 냉각과 전기를 생산하는 발전소에서 소비되는 물 모두를 합산한 수치입니다.- 첫 번째 흐름: 서버 냉각을 위한 현장 내 물 사용- 두 번째 흐름: 전기 생산 발전소에서의 물 사용[1]## 위치, 기후, 시간의 효과데이터센터의 위치와 기후에 따라 **물 사용량**이 크게 달라집니다. 예를 들어, 시원하고 습한 아일랜드의 센터는 외부공기 냉각을 주로 사용해 물 사용이 적으며, 반면 뜨겁고 건조한 애리조나에서는 증발 냉각이 많이 적용되어 대량의 물이 소모됩니다[1]. 계절과 주야에 따라 냉각 효율과 물 소모도 변화합니다.## 새로운 냉각 기술- 서버를 비전도성 액체에 담그는 침수 냉각(immersion cooling)- 마이크로소프트의 물 비사용 냉각 설계(특수 액체 순환식 등)[1]이런 기술들은 아직 도입 단계이거나 비용, 유지보수, 기존 센터 전환의 어려움으로 널리 쓰이지 않습니다.## AI 물 발자국 계산법1. 신뢰할 만한 출처에서 모델별 전력 소모량(Wh)을 찾는다.2. 전력 1Wh 당 물 사용량(1.3~2.0ml/Wh 범위 추정치)을 적용한다.3. 두 수치를 곱한다[1].예시: GPT-5의 150~200자 응답은 19.3Wh, GPT-4o는 1.75Wh.- 보수적으로 2ml/Wh 적용 시- GPT-5: 39ml/응답- GPT-4o: 3.5ml/응답## 전체 규모 및 비교- GPT-4o 처리 기준 하루 약 880만리터, GPT-5는 약 9,750만리터의 물이 소모됩니다.- 이는 미국 일상 생활 물 사용(예: 정원 관수 340억리터/일)에 비해 상대적으로 적지만, 향후 쿨링 효율, AI 설계, 전력 구조 개선에 따라 변동 가능성이 큽니다[1].## 결론 및 대안- AI 시스템의 물 사용량은 데이터센터의 위치, 냉각 방식, 전력 구조, AI 모델의 효율성 등에 따라 크게 달라집니다.- 효율적인 서버, 재생에너지, 친환경 냉각 방식을 도입하면 물 소모를 최소화할 수 있습니다.
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09.02 등록
AI 스크리닝 도구가 1만 5,000개 이상의 오픈 액세스 학술지를 분석하여 1,000개가 넘는 잠재적으로 문제가 있는 학술지를 찾아냈습니다. 이 도구는 논문 게재료를 받으면서도 제대로 된 동료 심사나 품질 검증을 거치지 않는 '문제성 오픈 액세스 학술지'를 식별합니다.이 도구가 찾아낸 학술지들은 기존의 어떤 감시 목록에도 없던 것들이며, 심지어 일부는 유명 출판사의 소유인 경우도 있습니다. 이 학술지들은 수십만 건의 논문을 출판했으며 수백만 번 인용되기도 했습니다. 연구에 참여한 대니얼 아쿠냐 박사는 AI가 완벽하지 않으므로 최종 결정은 전문가의 검토를 거쳐야 한다고 강조했습니다.이 AI 도구는 학술지 웹사이트와 논문 정보를 분석해 수상한 징후들을 포착합니다. 예를 들어, 논문 게재까지 걸리는 짧은 시간, 높은 자기 인용률, 편집위원들의 소속 기관, 그리고 라이선스 및 수수료 공개 여부 등을 검사합니다.오픈 액세스 학술지 디렉터리(DOAJ)의 편집 품질 담당자인 셔인 셴은 문제성 학술지의 수가 늘고 있으며 수법도 점점 더 교묘해지고 있다고 말했습니다. DOAJ는 주로 수동으로 학술지를 검토하는데, AI 도구가 이러한 검토 과정을 신속하게 할 수 있을 것으로 기대됩니다.하지만 AI 도구는 여전히 오탐(잘못된 분류)의 위험이 있습니다. 연구팀의 실험 결과, AI가 문제성 학술지를 놓치는 경우도 있었고, 반대로 정상적인 학술지를 문제성으로 오인하는 경우도 있었습니다. 또한, 셴은 비영어권 학술지나 재정 지원이 부족한 기관의 편집자들에게 불이익을 줄 수 있다는 편향성 문제를 제기했습니다. 그럼에도 불구하고, AI가 방대한 양의 검토 작업을 보조하는 유용한 역할을 할 수 있다고 평가했습니다.
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09.02 등록
임페리얼 칼리지 런던(Imperial College London) 연구진이 개발한 AI 청진기가 심부전, 심장 판막 질환, 심방세동과 같은 세 가지 심장 질환을 단 몇 초 만에 감지할 수 있는 것으로 나타났습니다. 1816년에 발명된 기존 청진기를 21세기에 맞게 업그레이드한 이 기술은 인간의 귀로는 포착하기 어려운 미세한 심장 박동과 혈류의 차이를 분석합니다.이 장치는 환자의 가슴에 부착해 심장의 전기 신호를 기록하는 심전도(ECG)와 심장 혈류음을 동시에 측정합니다. 이렇게 수집된 정보는 클라우드로 전송되어 AI가 분석한 후 스마트폰으로 결과를 알려줍니다.영국심장재단(BHF)의 소냐 바부-나라얀 박사는 이 기술이 심장 질환 조기 진단에 큰 도움이 될 것이라고 강조했습니다. 현재 심부전 환자는 응급 상황이 되어서야 병원을 찾는 경우가 많지만, AI 청진기를 사용하면 일반 의원에서도 문제를 조기에 발견하고 환자가 적절한 치료를 받을 수 있도록 도울 수 있습니다.실제로 런던 200여 곳의 일반 의원을 대상으로 한 임상 시험 결과, AI 청진기를 사용한 환자 그룹은 그렇지 않은 그룹보다 심부전, 심방세동, 심장 판막 질환이 각각 2.33배, 3.45배, 1.92배 더 많이 진단된 것으로 나타났습니다.연구진은 AI 청진기가 의사들이 더 쉽고 빠르게 심장 질환을 찾아낼 수 있게 함으로써, 많은 환자들이 더 나은 치료를 받을 수 있는 "획기적인 전환점"이 될 것으로 기대하고 있습니다.
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09.02 등록
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