컴퓨터 비전

Netlify의 AI 코딩 루프 쇼케이스인 Automated Cloud Factory의 자바스크립트 소스 17개를 분석한다. 컴퓨터 비전과 헤드리스 시각 루프를 활용해 1536×1024 정적 펜화 도면을 절차적 Canvas 2D 애니메이션으로 복원한 과정을 5단계 엔지니어링 파이프라인으로 재구성한다.

Imperial College London의 Rıza Alp Güler가 사전 정의된 신체 템플릿이나 카메라 포즈 추정 없이 단안 RGB 이미지들에서 신체, 의복, 머리카락의 픽셀 단위 4D 대응 관계와 3D 궤적을 한 번의 순전파로 복원하는 Dense4D를 공개했다. 인물 중심 가상 카메라 크롭에서 기준 시점의 3D 표면 좌표를 예측하는 인간 포인트 맵(HPM)을 도입해 Panoptic Studio 3D 추적과 4D-DRESS 비가시 영역 위치 추정에서 기존 비교 모델들보다 성능이 크게 높았다.

메이지대학과 도쿄대학 연구진이 공개한 동물 추적 소프트웨어 AMADEUS는 사람이 라벨을 하나도 달지 않아도 여러 동물의 개체 번호와 머리 방향을 함께 추적한다. 혼자 떨어진 개체의 모습을 오려 붙여 겹침 장면을 합성하고 그 이미지로 탐지기를 학습한다. 연구진이 쥐 10마리 영상부터 개미 368마리 영상까지 여섯 편으로 성능을 비교한 결과, AMADEUS의 개체 추적 점수는 유효한 결과를 낸 비교 도구보다 모두 높았다.

초파리 커넥톰을 로봇에 잇겠다는 이름을 달고 공개된 실험 리포지터리다. 지금 돌아가는 것은 사람이 손으로 설계한 여덟 개 신호 그룹이고, 정작 커넥톰 백엔드는 호출하는 순간 미구현 예외를 던지도록 만들어져 있다.

사진 한 장에서 UE5나 Blender가 그대로 불러올 수 있는 오브젝트와 광원을 뽑아내는 벤치마크 Lumera. 3D 박스 파싱은 기존 방법을 크게 앞섰지만, 개별 광원의 위치 추정은 F1 0.209에 머물러 있다.

흔들린 사진 한 장을 사전학습 비디오 확산 모델에 조건으로 넣어, 셔터가 열려 있던 순간의 영상과 그 직전과 직후까지 생성한다. 요크대학교와 토론토대학교 연구진의 SIGGRAPH Asia 2025 논문.

여러 장의 실내 사진에서 방의 벽·바닥·천장을 3D 다각형으로 복원하는 ECCV 2026 논문. 방을 하나씩 따로 풀지 않고 건물 안의 방들이 같은 방향과 같은 층고를 공유한다는 구조를 최적화에 넣어, 직육면체 가정에 묶여 있던 기존 방법을 큰 폭으로 앞선다.

구글이 공개한 3D 통계 인체 모델 생태계 GNM. 첫 릴리스인 GNM Head는 3D 스캔 데이터로 학습한 고정밀 얼굴·머리 파라메트릭 모델로, 정체성·표정·포즈를 분리 제어하고 눈·치아·혀 같은 내부 구조까지 다룬다.

눈길을 끄는 이미지를 예측하고 만드는 연구는 한 덩어리처럼 보이지만 시선과 기억, 미감, 클릭 네 갈래로 갈라져 있다. 그중 예쁨과 클릭은 산업 데이터가 이미 갈라놓은 서로 다른 목적함수다.

USB 웹캠 여러 대만으로 연구 등급의 마커리스 3D 모션 캡처를 가능하게 하는 무료 오픈소스 플랫폼. v1.8에서는 다중 카메라 리그의 ‘유령 스켈레톤’ 문제를 해결하는 reprojection outlier rejection 옵션이 추가됐다.