CLIP과 BLIP를 활용한 이미지-텍스트 유사도 계산
CLIP과 BLIP의 구조와 용도를 비교하며 이미지-텍스트 유사도 계산 예시를 정리했습니다. CLIP은 직접 매칭에, BLIP은 캡션 생성 후 의미 비교에 적합했습니다.
#CLIP#BLIP
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국내 IT 기업 기술 블로그 최신 글
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AI로 생성한 이미지는 어떻게 평가할까요? (기본편)
생성 이미지 평가는 정답이 없어 품질과 프롬프트 일치율을 함께 보는 접근이 필요했습니다. FID, CLIP Score, Aesthetic Score 등 다양한 지표의 특징과 한계를 정리했습니다.
#ML#GAN
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루다, 눈을 뜨다! 포토챗 베타의 멀티모달 기술 소개
친구 같은 이미지 반응을 위한 이미지 코멘팅 데이터셋과 리트리벌·생성 모델을 비교했습니다.\nSwin Transformer 기반 리트리벌 모델을 포토챗 베타에 적용하고 멀티턴·Scene Text 활용을 과제로 제시했습니다.
#멀티모달#CLIP
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What AI Art can tell us about the future of Design and how it can affect Ad creative optimization
AI Art의 프롬프트 기반 생성 방식을 UI·UX 디자인 시스템에 적용할 가능성을 살펴봤습니다. 사용자 데이터로 광고 크리에이티브를 자동 최적화하는 방향도 제안했습니다.
#MidJourney#DALL-E
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VPT: 다이아몬드 곡괭이를 만들기 위한 여정
OpenAI VPT의 마인크래프트 다이아몬드 곡괭이 제작 학습 과정을 리뷰했습니다. 영상에서 추정한 행동 데이터와 사전학습·미세조정·강화학습의 결합을 설명합니다.
#ML#강화 학습
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