KAIST, 공간·물리 기반 생성형 AI 모델 개발 [이데일리 강민구 기자] 한국과학기술원(KAIST) 연구진이 3차원 공간에서의 움직임과 상호작용을 실제 물리 법칙처럼 학습하는 새로운 생성형 인공지능(AI) 기술을 선보였다. 기존 2D 기반 영상 AI의 한계를 넘어 영화, 메타버스, 게임 속 아바타의 현실감을 높이고 모션캡처나 3D 그래픽 수작업을 줄일 수 있게 될 전망이다. KAIST는 김태균 전산학부 교수 연구팀이 기존 2D 픽셀 기반 영상 생성 기술의 한계를 극복한 공간·물리 기반 생성형 AI 모델 ‘MPMAvatar’를 개발했다고 22일 밝혔다. KAIST 연구진.(왼쪽 하단부터)이지현 박사과정, 김태균 교수, 이창민 석사과정.(사진=KAIST) 연구팀은 기존 2D 기술의 문제를 해결하기 위해 ‘가우시안 스플래팅(Gaussian Splatting)’으로 다중 시점 영상을 3차원 공간으로 재구성하고, 여기에 물리 시뮬레이션 기법을 결합한 방식을 제안했다. 여러 시점에서 촬영한...

KAIST 성과로 부드러운 춤사위와 옷주름을 세밀하게 표현한 모습 옷이 왜 흔들리고 주름이 생기는지까지 인공지능(AI)이 이해하는 시대가 열렸어요. 한국과학기술원(KAIST) 연구진이 3차원(3D) 공간 움직임·상호작용을 실제 물리 법칙처럼 학습하는 새로운 생성형 AI를 개발한 거죠. 영화, 메타버스, 게임 속 아바타 현실감을 높이고 모션캡처나 3D 그래픽 수작업을 크게 줄일 수 있을 것으로 기대가 됩니다. KAIST는 김태균 전산학부 교수팀이 공간·물리 기반 생성형 AI 모델 'MPMAvatar'를 개발했다고 밝혔어요. 연구진은 여러 시점에서 촬영한 영상을 입체적으로 재구성하고, 물체가 실제처럼 움직이며 상호작용하도록 물리 법칙을 AI가 스스로 학습하게 했어요. 3D 공간을 수많은 작은 점들로 쪼개 각 점이 실제 물체처럼 움직이고 변형되도록 만들어, 자연스러운 영상을 구현했죠. 특히 옷처럼 얇고 복잡한 물체의 상호작용을 정밀 표현하기 위해, 물체 표면(메시)과 입자 단위 구조(포인...

춤을 출 때 흔들리는 옷의 흐트러짐과 주름을 이해하고 사실적으로 그려낼 수 있는 인공지능(AI) 기술이 개발됐다. '그럴싸하게'가 아니라 물리법칙을 학습해 실제와 같은 움직임을 포착·이해한 후 묘사하는 방식이다. 영화·메타버스·게임 아바타 등의 몰입감과 현실감을 높일 수 있어 향후 실감형 미디어 산업에 적용할 수 있을 것으로 기대된다. KAIST는 전산학부 김태균 교수 연구팀이 공간·물리 기반의 생성형 AI 모델 'MPMAvatar'를 개발했다고 22일 밝혔다. (왼쪽부터)이지현 박사과정, 김태균 교수, 이창민 석사과정. KAIST 제공 연구팀은 2D 기술의 문제해결을 위해 가우시안 스플래팅(Gaussian Splatting)으로 다중 시점 영상을 3차원 공간으로 재구성한 후 물리 시뮬레이션 기법(Material Point Method·MPM)을 결합하는 새로운 방식으로 MPMAvatar 모델을 개발했다. 다각도에서 촬영한 영상을 입체적으로 재구성하고 그 안에서 물체가 실제처럼 움직...

MPM아바타 생성 기능 예시(KAIST 제공) /뉴스1 (대전=뉴스1) 김종서 기자 = 한국과학기술원(KAIST)은 전산학부 김태균 교수 연구팀이 기존 2D 픽셀 기반 영상 생성 기술의 한계를 극복한 공간·물리 기반 생성형 인공지능(AI) 모델 'MPM아바타’를 개발했다고 22일 밝혔다. 연구팀은 기존 2D 기술의 문제를 해결하기 위해 가우시안 스플래팅으로 다중 시점 영상을 3차원 공간으로 재구성하고 물리 시뮬레이션 기법(MPM)을 결합한 새로운 방식을 제안했다. 여러 시점에서 촬영한 영상을 입체적으로 재구성하고 그 안에서 물체가 실제처럼 움직이며 상호작용하도록 물리 법칙을 AI가 스스로 학습하게 했다. 이를 통해 물체의 재질·형태·외부 힘에 따른 움직임을 계산하고 그 결과를 실제 영상과 비교해 AI가 물리 법칙을 스스로 학습할 수 있도록 했다. 연구팀은 3차원 공간을 점(포인트) 단위로 표현하고 각 점에 가우시안과 MPM을 함께 적용해 물리적으로 자연스러운 움직임과 사실적인 영상 ...