안녕하세요 :) Cross Planning 본부 이현정입니다.
2025년 3월 4주차 뉴스레터 발송드립니다.📮
<GIANTSTEP News> 빠른 제보는 슬랙 메시지 💌 @XP 사업기획팀 이현정
(📢 매주 목요일 오전까지 접수, 이후 제보는 차주 발행) |
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Kampers, 글로벌 릴리즈 통한 대규모 업데이트 🎡
<담당 부서> DX 개발본부
<참여 부서> Cross Planning 본부
Kampers가 3월 26일 글로벌 릴리즈를 통해 대규모 업데이트를 단행했습니다. 이번 업데이트의 핵심은 사용자가 자신만의 월드를 자유롭게 꾸밀 수 있는 '지형 공사' 기능 추가입니다. 또한, 오프라인에서 플레이가 가능한 싱글 플레이 게임이지만 다른 사용자의 월드를 방문하여 감상할 수 있는 독특한 소셜 기능을 도입했습니다. 특히, '지형 공사' 기능은 사용자의 창의적인 표현을 극대화할 수 있도록 설계되었으며, 온라인 환경에서도 안전하게 게임을 즐길 수 있도록 설계되어 부모님도 안심할 수 있도록 온라인 범죄로부터 사용자를 보호합니다. 또 사용자 맞춤 기능을 강화하기 위해 셀피 기능과 다양한 포즈 옵션을 추가했으며, 글로벌 릴리즈를 위해 중국어, 태국어, 베트남어, 스페인어, 포르투갈어, 프랑스어까지 총 7개 언어 또한 새롭게 지원합니다.
Kampers는 이번 글로벌 릴리즈를 기념하여 브라질, 태국, 베트남, 멕시코 등에서 대규모 마케팅을 진행하고 있는데요, 특히 브라질 시장에서 뜨거운 반응을 얻고 있다는 소식입니다. 매주 새로운 아이템과 시스템 업데이트를 통해 사용자들에게 지속적인 즐거움을 제공할 계획이라고 하네요.
이번 글로벌 릴리즈에서 한국 시장은 제외되었지만, Kampers는 한국 사용자들의 높은 기대에 부응하기 위해 더욱 섬세하게 준비하여 곧 한국 시장에도 선보일 예정입니다. 👏
- New Fashion & World Update! | Kampers: Style Your Doll 💄🌍 [영상 바로가기]
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3D Scene representation의 새로운 접근
(플랫폼실 AI팀 기고) |
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✨ 3D Scene Representation
3D 그래픽스 분야는 영화, 게임, 메타버스를 포함하여 빠르게 발전해오고 있습니다.
2020년 Neural Radiance Field (NeRF) 기술의 발전부터, 2023년 Gaussian Splatting 기술의 부상까지, 하드웨어와 알고리즘의 혁신 덕분에, 몇 장의 이미지로부터 ‘더 사실적인’ 3D 장면 표현이 가능해졌습니다. 최근까지도 NeRF, Gaussian Splatting 관련된 연구와 어플리케이션이 마치 하루가 다르게 쏟아졌습니다.
하지만 3D 그래픽과 AI 커뮤니티에서는 점차 이 기술들의 한계를 인지하게 되었고, 새로운 접근 방식이 필요하다는 목소리가 커지고 있습니다. 이번 뉴스레터에서는 지금까지의 3D Scene Representation 기술이 어떻게 발전해왔는지 가볍게 살펴보고, 그 한계를 극복하고자 제안된 새로운 해답, Radiant Foam을 소개하고자 합니다. |
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🏗️ 1. SfM, MVS (~2000s)
- Structure from Motion (SfM): 여러 장의 사진에서 카메라 위치와 3D 구조를 추정하는 기술
- Multi-View Stereo (MVS): 정밀한 깊이 정보까지 계산해 조밀한 3D 포인트 클라우드 생성
- 결과물은 점(Point)들의 모임, 즉 Point Cloud입니다.
🔳 2. Point Cloud, Voxel (2010s)
- 포인트 클라우드를 격자(Voxel) 형태로 바꿔, 3D 공간을 작은 큐브들로 표현
- 공간 표현이 간단하고 시각화가 쉬웠지만, 메모리 사용량이 많고 품질은 한계가 있었습니다.
🧠 Neural Radiance Fields (NeRF, 2020~)
- AI가 3D 공간을 학습해 이미지를 만들어내는 방식입니다.
- 장면을 ‘빛의 밀도와 색’을 가진 필드로 표현하고, 광선을 따라 이를 합산하여 이미지를 생성합니다.
- 결과는 굉장히 사실적이지만, 렌더링 속도가 매우 느리고 실시간성이 떨어집니다.
💨 3D Gaussian Splatting (2023~)
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수많은 **작은 가우시안 점(빛의 점)**을 공간에 뿌리고, 이를 GPU로 빠르게 뿌려서 이미지를 만듭니다.
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속도는 엄청나게 빠르지만, 빛의 반사/굴절 같은 복잡한 효과는 구현이 어렵고,
복잡한 장면에서 품질이 떨어질 수 있습니다.
이러한 기술들에도 한계는 있었습니다.
반사나 굴절 같은 빛의 복잡한 움직임은 잘 표현하지 못하거나, 전용 고가 하드웨어가 필요했습니다.
⚠️ 현재 기술들의 한계는?
1. 정확한 광학 표현 부족
반사, 굴절, 그림자 같은 효과는 제대로 표현하기 어렵습니다.
2. 렌더링 품질 vs 속도의 딜레마
NeRF는 느리지만 정확, 3DGS는 빠르지만 제한적.
3. 신경망 기반의 비효율성
많은 학습 데이터, 높은 계산 비용이 필요합니다.
4. 특정 하드웨어 의존성
일부 방식은 고성능 GPU나 전용 API(예: OptiX)에 의존해야 합니다.
💡 새로운 해답: Radiant Foam |
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Radiant Foam은 기존의 딜레마를 해결하기 위해 제안된 새로운 접근 방식입니다.
핵심 아이디어는 간단합니다:
“3D 공간을 마치 거품처럼 나누고, 그 안에서 빛이 어떻게 흘러가는지를 추적한다.”
Radiant Foam의 핵심 특징
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🫧 Voronoi 다이어그램 기반 볼륨 메쉬
→ 공간을 셀(cell)로 나누고, 각 셀이 일정한 밀도와 색을 가짐
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🔦 레이 트레이싱 기반 렌더링
→ 빛의 반사, 굴절 등 복잡한 효과를 자연스럽게 표현
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⚙️ 완전 미분 가능
→ AI가 학습할 수 있는 구조로 최적화 가능
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⚡ 빠른 렌더링 속도 + 고품질 표현
→ 실시간 애플리케이션에도 적합
🧪 성능은 실제로 어떨까? |
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Radiant Foam은 '빛의 물리학'을 제대로 구현하면서도, 속도와 효율성까지 잡아,
3D 그래픽의 새로운 해답이 될 수 있을 것입니다.
📽️ 공식 웹사이트에서 결과 확인하기
👉 Radiant Foam GithubIO |
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📢 AI 기술에 대해 궁금한 점이 있으신 분들은 플랫폼실 AI팀으로 문의주시면
언제든 상담이 가능합니다. 💡 |
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사람처럼 추론하는 인공지능 시대로의 진보"… 구글 ‘제미나이 2.5’ 발표, 진화의 궤적을 그리다 🧠
구글이 새로운 AI 모델 ‘제미나이 2.5(Gemini 2.5)’를 발표했습니다. 제미나이 2.5는 구글이 개발한 최첨단 멀티모달 대형 언어 모델(LLM)로, 2025년 현재까지 공개된 모델 중 가장 뛰어난 성능을 자랑합니다. 복잡한 추론, 코딩, 수학 문제 해결 능력에서 탁월한 역량을 보이며, 다양한 언어를 지원하고 특히 한국어 처리 능력도 크게 향상되었습니다. 특히 제미나이 2.5는 '사고형(thinking model)'이라는 개념을 중심에 둔 모델로, 단순한 분류나 예측을 넘어 정보를 분석하고 논리적 판단을 내릴 수 있는 구조를 갖췄는데요. 이 모델은 강화학습과 체인 오브 쏘트 프롬프트(chain-of-thought prompting) 등 다양한 학습 기법을 바탕으로 개발됐으며, 개선된 기반 모델에 고도화된 후처리(post-training)를 결합함으로써 이전 세대보다 한층 뛰어난 추론 능력을 구현했다고 합니다. [더보기]
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오픈AI, GPT-4o '네이티브' 이미지 생성 기능 출시...'멀티모달 강자' 구글과 대결 🖼
오픈AI가 '달리(DALL-E)'와 같은 외부 이미지 생성 도구 없이, '챗GPT'에 직접 내장된 이미지 생성 기능을 출시했습니다. 최근 '제미나이 2.0 플래시’에 네이티브 이미지 생성 기능을 추가한 구글과 본격적인 경쟁이 예상되는데요. 이번에 등장한 네이티브 이미지 생성은 달리 3보다 더 길게 ‘생각’해 더 정확하고 세부적인 이미지를 생성합니다. 따라서 달리 3를 통해 생성한 기존 이미지에 비해 월등하게 사실적이라는 평가입니다. 현실성이 압도적으로 뛰어난 것은 물론, 이미지 중 포함된 글자 즉 '타이포그래피'도 기존과 달리 정확하게 반영한다고 합니다. [더보기]
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GPT-4o 생성 이미지. 정확한 타이포그래피와 반사된 이미지까지 정교하게 반영. (사진=오픈AI) |
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SOOP, 나만의 AI 영상 비서 '수피' 서비스 선봬 🗣
SOOP이 이용자 취향에 최적화된 인공지능(AI) 영상 비서 '수피(SOOPi)' 서비스를 새롭게 선보였습니다. 수피는 이용자와의 대화를 기반으로 좋아하는 스트리머의 얼굴과 목소리를 활용해 맞춤형 콘텐츠를 추천하는 영상 비서인데요. SOOP이 보유한 영상 데이터를 통해 스트리머의 말투와 표정, 콘텐츠 흐름 등 전반을 학습하고, 이 과정에서 추출된 스트리머의 개성과 표현 방식을 페르소나로 구현하여 이용자에게 몰입도 높은 콘텐츠를 추천하는 방식입니다. 이용자는 스트리머의 페르소나를 닮은 '수피'와 일상 대화를 나누고, 자신의 선호도를 학습한 수피에게 콘텐츠를 자연스럽게 추천받을 수 있습니다. 또 콘텐츠 시청에 필요한 편의 기능을 쉽게 안내받을 수 있도록 가이드 역할도 수행한다고 하네요. [더보기]
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AI를 활용한 하모니 코린의 실험 영화 'Baby Invasion' 🎥
영화감독 하모니 코린(Harmony Korine)의 최신 실험영화 'Baby Invasion'의 트레일러 영상이 공개되었습니다. 'Baby Invasion'은 1인칭 슈팅 게임 스타일의 작품으로, FPS의 효과와 경험, VR, AI를 실험한 영화인데요. 독특한 점은 AI를 이용해 등장인물들의 얼굴을 전부 아기 얼굴로 바꿔놨다는 것입니다. 이 영화는 코린이 설립한 EDGLRD라는 '창작+기술 융합 회사'에서 제작됐으며, 그는 이곳에서 '포스트-영화(post-film)'라는 새로운 형식을 실험 중입니다.
이 영화는 3월 21일 뉴욕에서 초연되었는데요. 그 행사 또한 영화만큼이나 신선했다고 합니다. 코린은 직접 상영회에 참여해 영화를 '라이브 리믹스'한 후 DJ 세트처럼 재구성하여 믹싱하는 독특한 방식을 선보였습니다. 상영은 세 개의 스크린을 활용한 형태로 진행되었는데. 중앙 스크린에는 본편이 상영되었고, 좌우 스크린은 시야를 확장하거나 환각적인 효과를 추가하여 관객들에게 몰입감을 높였습니다. 또한, 가면을 쓴 카메라 오퍼레이터가 관객들의 모습을 실시간으로 촬영하여 상영에 반영함으로써, 관객들은 자신들이 영화의 일부가 된 듯한 경험을 했다고 합니다.
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