728x90 전체 글20 WaveNet을 PyTorch로 학습하기: 시작부터 끝까지 음성 생성의 혁명, WaveNet. 이 글에서는 PyTorch를 사용하여 WaveNet 모델을 학습하는 방법을 단계별로 설명하겠습니다. PyTorch는 빠르고 유연한 딥러닝 연구를 가능하게 하는 프레임워크로, WaveNet과 같은 복잡한 모델을 구현하고 실험하는 데 이상적입니다. 준비 단계 학습을 시작하기 전에, 다음을 준비해야 합니다: Python 3.6 이상이 설치된 환경 PyTorch 및 필요한 라이브러리(numpy, librosa) 설치 학습 데이터셋 준비: 예를 들어, VCTK corpus 등 고품질의 다양한 화자의 음성 데이터 1단계: 필요한 라이브러리 설치 PyTorch와 함께 필요한 라이브러리들을 설치해야 합니다. 터미널에서 다음 명령어를 실행하세요: pip install torch num.. 2024. 4. 9. WaveNet: 음성 생성의 혁명 음성 인식과 생성 기술은 지난 몇 년 동안 엄청난 발전을 이루었습니다. 이러한 혁신의 중심에는 DeepMind의 WaveNet이 있습니다. WaveNet은 2016년에 처음 소개되었으며, 당시에는 그 놀라운 성능으로 많은 이들을 놀라게 했습니다. 이 글에서는 WaveNet이 무엇이며, 어떻게 음성 생성 분야에 혁명을 가져왔는지 살펴보겠습니다. WaveNet이란? WaveNet은 인공 신경망을 사용하여 매우 현실적인 인간의 음성을 생성할 수 있는 딥러닝 모델입니다. 기존의 음성 생성 기술과 달리, WaveNet은 오디오 신호 자체를 직접 모델링하여, 이전에는 달성하기 어려웠던 높은 수준의 자연스러움과 세부적인 음성 특성을 실현했습니다. 작동 원리 WaveNet의 핵심은 'dilated convolution.. 2024. 4. 9. Tacotron 2를 PyTorch로 학습하기: 단계별 가이드 Tacotron 2는 자연스러운 음성을 생성할 수 있는 강력한 Text-to-Speech(TTS) 모델입니다. 이 가이드는 PyTorch를 사용하여 Tacotron 2 모델을 학습하는 과정을 단계별로 안내합니다. PyTorch는 딥러닝 연구와 개발에 널리 사용되는 프레임워크로, 유연성과 속도를 제공합니다. 준비 사항 학습을 시작하기 전에, 다음의 준비 사항을 확인하세요: Python 3.6 이상이 설치되어 있어야 합니다. PyTorch와 필요한 라이브러리를 설치합니다. (torch, numpy, librosa 등) 학습 데이터셋 준비: LJSpeech 또는 자신만의 데이터셋을 준비합니다. 1단계: 필요한 라이브러리 설치 필요한 Python 라이브러리를 설치합니다. 터미널 또는 커맨드 프롬프트에서 다음 명.. 2024. 4. 9. Tacotron 2: Text-to-Speech 변환의 선두주자 음성 기술이 급속도로 발전하면서, 우리는 점점 더 자연스러운 인공 음성을 경험하게 되었습니다. 이러한 혁신의 중심에는 Google이 개발한 Tacotron 2라는 모델이 있습니다. 이 글에서는 Tacotron 2의 작동 원리와 그 혁신적인 특성에 대해 알아보겠습니다. Tacotron 2란? Tacotron 2는 텍스트를 직접 음성으로 변환하는 end-to-end 학습 가능한 시스템입니다. 2017년 Google에 의해 처음 소개된 이 모델은 놀랍도록 자연스러운 음성을 생성할 수 있으며, 인간의 음성에 가까운 억양과 강조를 달성했습니다. Tacotron 2는 두 부분으로 구성되어 있습니다: 텍스트를 Mel-spectrogram으로 변환하는 sequence-to-sequence 모델과, 이 Mel-spect.. 2024. 4. 9. BLIP-2: Bootstrapping Language-Image Pre-training with Frozen Image Encoders and LLMs 1. 관련 Youtube [Paper Review] BLIP-2: Bootstrapping Language-Image Pre-training with Frozen Image Encoders and LLMs 2. 영상 요약 이 논문은 BLIP-2에 대한 리뷰로, 이미지와 언어 사전 학습에 초점을 맞추고 있습니다. BLIP-2 모델은 이미지 인코더와 LLM 사이의 부스트래핑을 통해 다양한 태스크에서 우수한 성능을 보여줍니다. 제로샷 이미지 텍스트 생성, 이미지 캡션 생성, VQA, 이미지 텍스트 리트리버 등에서 소타를 달성했으며, LM의 성능에 의존하는 경향과 유해한 콘텐츠 필터링의 중요성을 강조하고 있습니다. BLIP-2는 파라미터 개수를 줄이면서 학습 효율을 높이고, LM의 위험성을 인지하며 관련 대응 .. 2024. 4. 9. HQ-SAM: Segment Anything in High Quality 1. 관련 Youtube [HQ-SAM] Segment Anything in High Quality 2. 영상 요약 Sam 모델을 기반으로 한 새로운 연구로, 얇은 선이나 복잡한 물체의 세그멘테이션을 명확히 하는 방법을 제시하고 있습니다. 하이퀄리티 아웃풋 토큰을 추가하여 높은 성능을 보여주며, 글로벌-로컬 퓨전 기법을 통해 세그멘테이션 퀄리티를 향상시켰습니다. 또한, 프롬프트 튜닝 및 컨텍스트 토큰 방식을 비교하고, 하이퀄리티 결과의 우수성을 입증하였습니다. 더 나아가, 다른 도메인이나 테스크에도 적용 가능한 미래 가능성을 제시하며 능동적 토론과 미래 전망을 제안하는 발표입니다. 3. 주요 영상 포인트 00:00:00 이미지 처리 팀의 최승준이 세그멘트 에니씽 하이퀄리티를 소개. 00:00:20 고급 .. 2024. 4. 9. Segment Anything 1. 관련 Youtube [DMQA Open Seminar] Segment Anything 2. 영상 요약 세그멘테이션을 위한 '프롬프트 세그멘테이션' 알고리즘에 대한 설명을 다루는 세미나입니다. 이미지 세그멘테이션 작업을 위해 데이터를 어떻게 구축하는지, 모델 구조 및 학습 방법에 대한 내용을 다룹니다. 또한, 세미나 결과로 프롬프트 세그멘테이션 알고리즘의 성능을 보고하며, 다양한 데이터셋을 활용하여 성능을 높인 결과를 공유합니다. 3. 주요 영상 포인트 00:00:01 이미지 세그멘테이션과 세틱 세그먼테이션 설명 00:03:38 인스턴스와 세그멘테이션 종류, 모델 학습 방식 설명 00:07:15 클리 슈퍼비전과 이미지 분석 기술 관련 내용 설명. 00:12:10 세그멘테이션 태스크와 모델 구조 설계 .. 2024. 4. 9. DREAMFUSION: TEXT-TO-3D USING 2D DIFFUSION 1. 관련 Youtube DREAMFUSION: TEXT-TO-3D USING 2D DIFFUSION 2. 영상 요약 네트워크를 사용하여 텍스트를 3D 객체로 생성하는 방법을 설명합니다. 2D 이미지들을 활용해 3D 객체를 생성하는 방식은 일반적인 3D 모델링과는 다른 혁신적인 방법을 제시하고 있습니다. 넘버폼 모델과 디퓨전 모델을 연결시켜 효율적인 학습을 진행하며, 이를 통해 고품질의 3D 객체 생성에 성공합니다. 전체 과정을 단계별로 설명하며, 주요 실험 결과와 모델 구조에 대한 이야기도 포함되어 있습니다. 3. 주요 포인트 00:00:02 3D 모델링을 위한 '텍스트-3D 유진용 2D 디퓨전' 논문 소개 00:01:54 이미지 생성을 위한 디퓨전과 노이즈 처리 방법에 대한 설명. 00:06:06 디.. 2024. 4. 9. OmniAL: A unified CNN framework for unsupervised anomaly localization 1. 관련 Youtube [Paper Review] OmniAL: A unified CNN framework for unsupervised anomaly localization 2. 영상 요약 이 논문은 이미지 어노말리 디텍션에 관한 연구로, 패널 가이디드 어노말리 센싱 방법론과 DCSA 블록을 도입하여 높은 성능을 기록했습니다. 또한 멀티클래스 어노말리 디텍션을 위한 모델로서, 인스턴스 노멀라이제이션을 활용한 유니파이드 세팅에서 뛰어난 성능을 보여주었습니다. 3. 주요 영상 포인트 00:00:01 딥러닝 논문 'OmniAL' 프레임워크 설명 00:01:28 이미지 어노말리 디텍션 00:03:31 리컨스트럭션 베이스드 방식 소개와 문제 해결 00:06:11 신세 사이즈 어노말리 활용 방식 및 리컨스트럭션.. 2024. 4. 9. LLaVA: Large Language and Vision Assistant (Visual Instruction Tuning) 1. 관련 Youtube [Paper Review] LLaVA: Large Language and Vision Assistant (Visual Instruction Tuning) 2. 영상 요약 Large Language and Vision Assistant에 대한 논문 리뷰입니다. 이 논문은 인스트럭션 튜닝, 즉 다양한 종류의 태스크를 인스트럭션 형태로 넣어 학습 후 성능을 평가하는 방법을 소개합니다. 멀티모달 인스트럭션 fall 데이터셋을 활용하여 모델을 프리트레이닝하고 인스트럭션 튜닝을 통해 성능을 측정합니다. 라바는 이미지와 텍스트 정보를 결합하여 미세 조정하는 과정에서 GPT 4보다 뛰어난 성능을 보였습니다. 라바는 멀티모달 인스트럭션 fall 데이터셋을 이용해 다양한 데이터셋을 생성하고, 이미.. 2024. 4. 9. 딥러닝 기반 세그멘테이션(Segmentation) 알고리즘의 이해 서론 컴퓨터 비전 분야에서 이미지나 비디오 내의 객체를 식별하고 분류하는 것은 오랫동안 중요한 연구 주제였습니다. 이러한 과제 중 하나가 바로 세그멘테이션(Segmentation)으로, 이미지를 구성하는 픽셀 단위로 각 부분이 어떤 객체에 속하는지 분류하는 과정을 말합니다. 최근 딥러닝 기술의 발전은 이 분야에 혁신을 가져왔으며, 다양한 알고리즘이 개발되어 높은 정확도와 효율성을 달성하고 있습니다. 세그멘테이션의 유형 세그멘테이션은 크게 두 가지 유형으로 나뉩니다: **시멘틱 세그멘테이션(Semantic Segmentation)**과 인스턴스 세그멘테이션(Instance Segmentation). 시멘틱 세그멘테이션 시멘틱 세그멘테이션은 이미지 내의 모든 픽셀을 특정 클래스(예: 사람, 자동차, 나무 등.. 2024. 3. 3. PyTorch와 GAN을 활용한 Style Transfer 서론 최근 몇 년 동안, 딥러닝은 이미지 생성 및 변환 분야에서 놀라운 결과를 선보였습니다. 특히, GAN(생성적 적대 신경망)을 활용한 Style Transfer는 예술 작품과 같은 스타일을 일반 이미지에 적용하는 놀라운 기술입니다. 이 글에서는 PyTorch를 사용하여 GAN 기반의 Style Transfer 모델을 구현하는 방법을 소개합니다. Style Transfer란? Style Transfer는 컴퓨터 비전에서 이미지의 스타일을 다른 이미지로 전송하는 과정을 말합니다. 이 기술의 핵심은 두 이미지, 즉 콘텐츠 이미지와 스타일 이미지를 입력으로 받아, 콘텐츠는 유지하되 스타일 이미지의 예술적 특성을 반영한 새로운 이미지를 생성하는 것입니다. GAN을 이용한 Style Transfer 구현 GAN.. 2024. 2. 25. 이전 1 2 다음 728x90
