Google 딥마인드에서 공개한 4D AI, CAT4D를 소개합니다.

안녕하세요,

최근 AI 기술은 2D 이미지와 영상을 넘어 "4D 장면"까지 생성할 수 있는 수준에 도달했습니다. 구글 딥마인드에서 공동으로 개발된 CAT4D라는 이 AI 모델은 시간과 공간의 변화를 동시에 표현함으로써 기존 영상 기술을 한 단계 더 발전시키고 있습니다. 특히, 복잡한 카메라 세팅 없이도 다양한 시점에서 장면을 생성할 수 있어 매우 직관적이고 혁신적인 방법으로 새로운 시각적 경험을 제공합니다. 이번 포스팅에서는 CAT4D의 원리와 주요 기능, 그리고 그 독창적이고 혁신적인 접근 방식을 소개해 드리겠습니다.

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CAT4D란

CAT4D는 'Create Anything in 4D with Multi-View Video Diffusion Models'의 약자로, 단일 모노큘러 비디오를 다중 시점 비디오로 변환하여 4차원(3D+시간)의 역동적인 장면을 생성하는 혁신적인 AI 모델입니다. Google DeepMind, Columbia University, UC San Diego의 연구팀이 협력하여 개발한 이 모델은 시간과 공간의 변화를 시각적으로 표현하는 데 중점을 두고 있습니다. 사용자들은 단일 비디오만으로도 다양한 시점에서의 장면을 생성할 수 있어, 복잡한 카메라 세팅 없이도 손쉽게 4D 경험을 만들어낼 수 있습니다.

 

Google DeepMind는 인공지능 연구의 최전선을 이끄는 조직으로, CAT4D와 같은 첨단 AI 모델을 통해 영상 시각화와 분석의 복잡한 문제를 해결하고 있습니다. 여기서 "4D"란 3D 공간에 시간 축을 더한 개념으로, 물체의 시간에 따른 변화와 동적인 움직임을 정밀하게 시각적으로 표현할 수 있습니다. 이러한 기술은 영상 인식, 동작 예측, 시뮬레이션 등 다양한 분야에서 새로운 가능성을 열어줍니다. 아래 링크에서 CAT4D의 깃허브 페이지를 통해 보다 정확히 4D 영상이 어떤 것인지 확인할 수 있습니다.

 

• CAT4D 깃허브 : https://cat-4d.github.io/

CAT4D: Create Anything in 4D with Multi-View Video Diffusion Models

 

 

 

 

주요 기능

CAT4D의 주요 기능은 다음과 같습니다.

 

• 시간과 시점의 제어: 단일 시점의 비디오를 입력받아 시간의 흐름에 따른 장면 변화를 생성하고, 다양한 카메라 위치에서 이를 시각화할 수 있습니다. 이를 통해 시간과 공간의 변화에 따른 역동적인 4D 시각화를 제공합니다.
• 동적 3D 장면 재구성: 입력된 비디오를 바탕으로 다중 시점에서 고품질의 역동적인 3D 장면을 재구성합니다. 이 과정에서 특정 시간과 시점에서의 깊이 맵을 생성하여 3D 장면을 보다 정확하게 재구성합니다.
• 새로운 시점 합성: 지정된 카메라 위치와 타임스탬프에서 새로운 시점의 이미지를 생성할 수 있으며, 다중 카메라 각도에서도 일관된 콘텐츠를 제공합니다.
• 제로샷 텍스트-to-4D 생성: 텍스트 설명만으로도 4D 콘텐츠를 생성할 수 있는 제로샷 기능을 지원합니다.
• 시간 인식 주의 메커니즘: 일관된 모션 합성을 위해 시간에 따른 변화를 반영하는 시간 인식 주의 메커니즘을 사용합니다. 이를 통해 자연스럽고 연속적인 장면을 구현합니다.

 

 

 

기술적 원리 및 작동 방식

CAT4D는 다양한 카메라 위치와 시간에서 장면을 생성하도록 학습되었으며, 입력된 이미지나 비디오 프레임을 기반으로 특정 카메라 위치와 시간에서의 장면을 합성하는 방식으로 동작합니다.

 

장면 생성 과정은 두 가지 주요 단계로 나뉩니다.

• 다중 시점 비디오 생성: 단일 모노큘러 비디오를 입력받아 다중 시점의 비디오를 생성합니다. 이 과정에서 'Multi-View Video Diffusion Model'이 공간적 및 시간적 차원을 동시에 처리하며, 여러 시점에서 생성된 영상이 일관성을 유지할 수 있도록 '교차 샘플링 전략'을 사용합니다.
• 동적 3D 장면 재구성: 생성된 다중 시점 비디오를 활용하여 시간 축을 포함한 3D 장면(4D)을 재구성합니다. 이 과정에서는 '변형 가능한 3D Gaussian 표현'을 최적화하여 보다 정확하고 정밀한 4D 장면을 만들어 냅니다.

추가적으로, CAT4D는 시간 인식 주의 메커니즘을 통해 일관된 모션 합성을 보장합니다. 이 메커니즘은 시간과 공간의 통합된 정보를 활용하여 자연스럽고 연속적인 장면을 생성하는 데 기여합니다.

 

 

CAT4D의 장점과 한계점

1) 장점

 

• 복잡한 촬영 장비 불필요: 단일 모노큘러 비디오만으로 다중 시점의 비디오를 생성할 수 있어, 사용자가 복잡한 카메라 설정 없이도 4D 장면을 만들어낼 수 있습니다. 이는 특히 비전문가들이 쉽게 접근할 수 있는 점에서 큰 장점입니다.
• 다양한 응용 가능성: CAT4D는 영화 제작, 증강 현실(AR), 가상 현실(VR), 건축 시각화 등 다양한 산업에서 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 건축 프로젝트에서 시간이 지남에 따라 구조가 어떻게 변화하는지를 시각적으로 표현하는 데 사용될 수 있습니다.
• 자동화된 생성 과정: CAT4D는 추가적인 수동 작업 없이 자동으로 다중 시점의 비디오를 생성하고 이를 바탕으로 4D 장면을 재구성할 수 있어 사용자 편의성이 높습니다.

 

 

2) 한계점

 

• 물리적 정확성 제한: CAT4D가 생성하는 4D 장면은 시각적으로 그럴듯하지만, 물리적 움직임을 정확히 재현하지 못할 수 있습니다. 이는 생성된 3D 움직임 필드가 물리적으로 완전히 정확하지 않을 수 있기 때문입니다.
• 카메라와 시간의 완전한 분리 어려움: 동적 객체가 가려지거나 복잡한 움직임을 보일 때, CAT4D는 카메라 시점과 시간의 변화를 완전히 분리하여 제어하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

 

 

 

응용분야

CAT4D는 실시간 3D 콘텐츠 제작 및 AR/VR 분야에 혁신을 가져올 것으로 기대됩니다. 생성된 콘텐츠를 통해 4D 장면을 만들 수 있으며, 텍스트-to-비디오나 이미지-to-비디오 모델과 결합하여 창의적인 4D 콘텐츠 제작이 가능합니다. CAT4D는 다양한 데이터셋 조합을 통해 훈련되었으며, 단일 모노큘러 비디오를 입력으로 받아 강력한 4D 재구성을 가능하게 합니다. CAT4D는 새로운 시점 합성 및 동적 장면 재구성 벤치마크에서 경쟁력 있는 성능을 보여주고 있습니다.

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현재 이 모델은 연구 논문이 공개된 상태이지만, 아직 오픈 소스로 제공되지 않은 것으로 보입니다. 비록 생성된 영상에서 화질이 다소 부족한 부분이 보이기도 하지만, 그 가능성과 기술적 진보는 놀라움을 자아냈습니다. 특히, 영상이 단순히 보여주는 것을 넘어 다각적인 액션을 가능하게 한다는 점이 매우 인상적이었습니다. 추후 이 모델이 공개된다면, 다시 소개해 드리겠습니다. 

 

 

감사합니다. 😊