2024년 컴퓨터 비전 문헌 동향에 대한 개인적인 관점

나는 약 5년 동안 Arxiv와 다른 곳에서 컴퓨터 비전(CV) 및 이미지 합성 연구를 지속적으로 추적해 왔기 때문에 시간이 지남에 따라 트렌드가 명확해지며 매년 새로운 방향으로 이동한다.

따라서 2024년이 끝나가면서, Arxiv의 컴퓨터 비전 및 패턴 인식 섹션에서 새로운 또는 발전하는 특징을 살펴보는 것이 적절하다고 생각했다. 이러한 관찰은 수백 시간의 연구를 통해 얻은 것이지만, 엄밀히 말하면 경험적 증거에 기반한다.

동아시아의 지속적인 상승

2023년 말까지, 나는 음성 합성 분야의 대부분의 문헌이 중국과 동아시아의 다른 지역에서 나온다는 것을 알게 되었다. 2024년 말에, 나는 동아시아가 이미지 및 비디오 합성 연구 분야에서도 같은 현상을 보이고 있다고 관찰해야 한다.

이는 중국과 인접 국가가 항상 최고의 연구를 생산하는 것은 아니며(실제로 반대의 증거도 있다); 또한 중국에서(서구와 마찬가지로) 가장 흥미롭고 강력한 새로운 개발 시스템은 독점적이며 연구 문헌에서 제외될 가능성이 높다.

하지만 이것은 동아시아가 이 분야에서 서구를 볼륨으로 앞서는 것을 의미한다. 그 가치는 에디슨 스타일의 지속성에 대한 신념의 정도에 따라 다르며, 이는 일반적으로 효과적이지 않다.

생성적 인공지능에는 많은 장벽이 있으며, 이러한 장벽을 해결하기 위해 기존 아키텍처를 수정할 수 있는지, 아니면 처음부터 다시 설계해야 하는지 알기 어렵다.

연구자들은 동아시아 출신일 가능성이 높지만, 나는 ‘프랑켄슈타인’ 스타일 프로젝트의 빈도가 증가하는 것을 보았다. 즉, 이전 연구를 결합하여 새로운 아키텍처의 혁신을 제한적으로 추가하는 프로젝트이다.

이번 년도에는 동아시아(주로 중국 또는 중국과의 공동 연구) 출신의 많은 논문이 실적에 의한 것이 아닌 가치에 의한 것으로 보였다. 이는 이미 과밀한 분야에서 신호 대 잡음 비율을 크게 증가시켰다.

동시에, 2024년에 더 많은 동아시아 논문이 내 관심과 감탄을 끌었다. 따라서 이것이 숫자 게임이라면, 실패하지는 않지만 저렴하지도 않다.

제출량의 증가

모든 출신 국가를 통틀어 논문의 제출량이 2024년에 증가한 것으로 보인다.

제출량이 가장 많은 날은 일년 내내 변동한다. 현재는 화요일이며, 컴퓨터 비전 및 패턴 인식 섹션에 제출되는 논문의 수는 하루에 300-350개에 달하는 경우가 많다.

나의 경험을 넘어서, Arxiv는 2024년 10월에 새로운 월간 제출 기록을 세웠으며, 총 6000개의 새로운 제출이 있었고, 컴퓨터 비전 섹션이 머신 러닝에 이어 두 번째로 많은 제출을 받은 섹션이었다.

그러나 Arxiv의 자체 통계는 컴퓨터 과학이 제출량에서 명백한 선두주자임을 보여준다.

Arxiv의 지난 5년간 제출 통계에서 컴퓨터 과학이 주도하고 있다. 출처: https://info.arxiv.org/about/reports/submission_category_by_year.html

스탠퍼드 대학교의 2024년 AI 지수 보고서는 아직 최근 통계를 보고하지 못하지만, 최근 몇 년간 머신 러닝 관련 학술 논문의 제출량이 크게 증가한 것을 강조한다.

스탠퍼드 대학교의 보고서는 2024년의 수치가 없지만, 머신 러닝 관련 논문의 제출량이 크게 증가한 것을 보여준다. 출처: https://aiindex.stanford.edu/wp-content/uploads/2024/04/HAI_AI-Index-Report-2024_Chapter1.pdf

확산>메시 프레임워크의 확산

나에게 명확하게 나타난 또 다른 트렌드는 잠재 확산 모델(LDM)을 생성기로서 사용하는 논문들의 급증이다.

이러한 유형의 프로젝트에는 텐센트의 InstantMesh3D, 3Dtopia, Diffusion^2, V3D, MVEdit, GIMDiffusion 등이 있다.

3Dtopia에서 확산 기반 프로세스를 통해 메시 생성 및 정련이 이루어진다. 출처: https://arxiv.org/pdf/2403.02234

이러한 새로운 연구 분야는 생성적 인공지능의 한계를 인정하는 것으로 볼 수 있다. 즉, 확산 모델은 모든 시스템을 대체할 수 있는 잠재력을 가지고 있지만, 30년 전부터 사용된 기술과 워크플로우를 채우기 위한 도구로 사용되고 있다.

Stability.ai는 오픈 소스 Stable Diffusion 모델의 개발사로, 최근에 Stable Zero 123을 출시했다. 이는 확산 모델을 사용하여 명시적 메시 기반 CGI 모델을 생성할 수 있다.

재생하기Stable Diffusion으로 생성된 이미지를 합리적인 CGI 메시로 변환할 수 있다. 여기에서는 Stable Zero 123을 사용한 이미지>CGI 워크플로우의 결과를 볼 수 있다. 출처: https://www.youtube.com/watch?v=RxsssDD48Xc

3D 의미론

생성적 인공지능 분야에서는 2D와 3D 시스템 구현 사이의 구별을 한다. 예를 들어, 얼굴 랜드마크 프레임워크는 3D 객체(얼굴)를 나타낼 수 있지만, 항상 주소할 수 있는 3D 좌표를 계산하는 것은 아니다.

人気 있는 FANAlign 시스템은 2017년의 딥페이크 아키텍처에서 사용된 것으로, 이러한 접근 방식을 모두 수용할 수 있다.

위: 2D 랜드마크는 얼굴의 선과 특징만으로 생성된다. 아래: 3D X/Y/Z 공간으로 합리화된다. 출처: https://github.com/1adrianb/face-alignment

‘3D’라는 용어는 소비자에게는 스테레오 미디어(안경을 착용해야 하는 영화)를 의미하지만, 시각 효과 전문가와 모델러에게는 2D 아트워크(개념 스케치)와 메시 기반 모델(마야 또는 시네마4D에서 사용 possible)을 구분하는 것을 의미한다.

그러나 컴퓨터 비전에서, 이는 카테시안 좌표 시스템이 모델의 잠재 공간에 존재한다는 것을 의미한다. 즉, 사용자가 직접 조작할 수 있는 것은 아니다.

따라서 ‘확산>3D’라는 개념은 부정확하다. 즉, 어떤 유형의 이미지도 메시 기반 CGI 모델을 생성하는 입력으로 사용될 수 있으며, 확산은 이러한 메시를 해석하는 데 필요하다.

그러나 더 정확한 설명은 ‘이미지-메시’ 또는 ‘이미지>확산>메시’일 것이다.

아키텍처의 고착화 증거

지난 12개월 동안의 논문들은 확산 기반 생성의 실제 한계를 제거하는 데 대한 갈망이 증가하고 있다.

중요한 장벽은 내러티브와 시간적으로 일관된 비디오를 생성하는 것이며, 단일 생성된 비디오 클립뿐만 아니라 여러 비디오 클립에서 일관된 등장인물과 객체의 외모를 유지하는 것이다.

최근의 획기적인 발전은 2022년의 LoRA의 도입이었다. 그러나 더 새로운 시스템들은 일부 아웃라이어 문제(예: Stable Diffusion의 텍스트 내용을 생성하지 못하는 문제)를 개선했지만, 대부분의 논문은 기존 아키텍처를 수정하는 것에 불과했다.

가우시안 스플래팅 연구의 전환

2023년 말에는 3D 가우시안 스플래팅(3DGS)이라는 래스터화 방법이 인간 이미지 합성 도전을 위한 오토인코더 기반 시스템을突然超过할 것으로 보였다.

2023년의 ASH 논문은 전체 몸 3DGS 인간을 약속했으며, Gaussian Avatars는 다른 방법에 비해 훨씬 더 자세한 세부 사항과 함께 대규모의 크로스-리액트먼트를 제공했다.

그러나今年, 이러한 돌파구는 거의 없었다. 대부분의 논문은 이전 연구의 파생물이거나, 이전 연구의 능력을 넘어서지 못했다.

대신, 3DGS의 기본적인 아키텍처의 실용성을 개선하는 데 중점이 맞춰졌다. 이는 3DGS 외부 환경을 개선하는 논문들의 급증을 가져왔다.

‘웨인스타인 시대’의 테스트 샘플이 서서히 쇠퇴하고 있다

동남아시아(특히 중국) 출신의 연구에서는 문제가 될 수 있는 테스트 예시를 특징으로 한다.

이것은 연구 과학자들이 주목을 끌기 위해 이러한 예시를 사용하는 것을 의미하는지 여부는 논란의 여지가 있지만, 지난 18개월 동안 생성적 인공지능(이미지 및/또는 비디오) 관련 논문에서 젊은 여성과 소녀들의 부분적으로 노출된 이미지를 사용하는 것이 증가하고 있다.

셀러브리티 대결

이러한 부적절한 예시는 셀러브리티의 외모를 임의로 사용하는 문제와 겹친다.

예를 들어, AnyDressing은 매우 젊은 애니메이션 스타일의 여성 캐릭터를 특징으로 하며, 마릴린 먼로와 같은 유명인들의 신원도 자유롭게 사용한다.

아시아에서 출판된 논문에서 임의로 유명인들의 이미지를 사용하는 것은 아직 흔하다. 출처: https://crayon-shinchan.github.io/AnyDressing/

서양의 논문에서는 이러한 관행이 2024년을 통해 감소하고 있다. 대규모 기업은 잠재적인 소송에 대한 인식이 높아져서, 심지어 가상의 사진실似한 사람들을 나타내는 것도 꺼리게 된다.

페이스 워싱

서양의 컴퓨터 비전 문헌에서, 이러한 허위 접근 방식은 특히 사용자 지정 시스템에서 더 뚜렷하다.

예를 들어, LoRA-Composer, Google의 InstructBooth, orthogonal visual embedding 등이 있다.

Google의 InstructBooth는 사용자 지정 시스템의 예이다. 출처: https://sites.google.com/view/instructbooth

그러나 이러한 시스템은 사용자가 실제로 관심을 가지고 있는 것과는 다른, 귀여운 예시를 제공한다.

또한, 이러한 시스템은 사용자에게 실제로 필요한 기능을 제공하지 못한다. 즉, 사용자는 실제 사람을 생성하는 것보다 귀여운 캐릭터를 생성하는 데 더 관심이 있다.

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