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Wan 2.2: 차세대 AI 이미지·영상 생성 1. Wan 2.2란 무엇인가?Wan 2.2는 AI 기반 멀티모달(이미지+영상) 생성 기술의 최첨단을 달리는 오픈소스 툴입니다. 텍스트 프롬프트 한 줄만으로도 놀랄 만큼 고화질의 이미지와 부드러운 동영상, 실감 나는 특수효과, 맞춤형 스타일 콘텐츠까지 자유롭게 만들어낼 수 있도록 설계된 최신 AI 생성 플랫폼입니다. Wan AI가 2.1에서 한차례 도약했던 문화적 충격을 2.2에서 한 번 더 반복하며, 영상 아레나 분야에서 Veo3 등 폐쇄 상용모델을 앞지르며 단숨에 1위로 올라섰습니다.2. 핵심 업데이트 및 주요 기능정밀한 이미지 생성: Wan 2.2는 피부결, 천 질감, 자연 풍경과 같은 디테일 재현력이 대폭 향상됐습니다. 브러시 터치, 색상 포화도 등 미세 파라미터 조정이 가능하며, 다양한 이미지 ..
NUNU AI, 게임을 ‘직접’ 플레이하는 AI nunu.ai: 게임을 ‘직접’ 플레이하는 AI게임 개발 현장 한가운데, 한 두 사람이 지루하게 똑같은 동작을 반복 테스트하던 시절. 이제는 바뀔지도 모른다. ‘nunu.ai’가 괜찮은 사례를 보여준다. 최신 AI 기술, ‘Unembodied Minds’란?nunu.ai가 만든 AI는 우리가 상상했던 형태와 많이 닮아 있는 것 같다 이들은 “Unembodied Minds”—즉, 특정 캐릭터나 신체에 얽매이지 않는 AI 에이전트다. PC, 모바일, 3D 오픈월드–어떤 게임이든, 이 AI는 사람처럼 화면을 ‘보고’ 직접 키보드‧마우스를 조작하며 스스로 플레이한다.무엇보다 사전 학습 없이 진행한다는 점이 흥미롭다.자연어로 명령: “튜토리얼부터 엔딩까지 깨!” 같은 문장을 넣으면 AI가 알아서 동작 시나리오를..
[Tool] 데이터 시각화 도구 영역 다목적 시각화 지도 플랫폼 기술 수준 데이터 저장 방식 웹 퍼블리싱 지원 Data Wrangler 데이터 정제 X X 브라우저 2 외부 서버 X Google Refine 데이터 정제 X X 브라우저 2 로컬 X R Project 통계 분석 O 플러그인 리눅스, 맥, 윈도우 4 로컬 X Google Fusion Tables 시각화 앱/서비스 O O 브라우저 1 외부 서버 O Impure 시각화 앱/서비스 O X 브라우저 3 다양 O Many Eyes 시각화 앱/서비스 O 제한적 브라우저 1 공개 외부 서버 O Tableau Public 시각화 앱/서비스 O O 윈도우 3 공개 외부 서버 O VIDI 시각화 앱/서비스 O O 브라우저 1 외부 서버 O Zoho Reports 시각화 앱/서비스 O X 브..
[tool] Zeppelin (데이터 분석) Zeppelin은? 대화형으로 데이터 분석을 하기위한 웹 기반 명령어 해석기이다 Spark 또는 하둡과 연동하며, 여러 가지 언어를 사용할 수 있다 iPython-notebook과 사용 방법이 유사하다 아직 인큐베이팅 단계이다 https://speakerdeck.com/vcnc/apache-zeppelineuro-deiteo-bunseoghagi
머신러닝 오픈 프로젝트 파이썬으로 된 머신러닝 오픈소스 프로젝트 중 주목할 만한 것들을 정리하였습니다. 이 중에는 익히 알고 있는 것도 있지만 완전히 생소한 것들도 있습니다. 누군가가 이렇게 정리된 리스트를 공유해 주니 이 분야에 첫발을 들이는 사람에겐 좋은 출발점이 될 수 있습니다. 간단하지만 각 리스트를 하나씩 확인해 보도록 하겠습니다. 원글의 리스트는 다음 링크를 참고해 주세요. scikit-learn : 파이썬 머신러닝 라이브러리의 대표주자라고 할 수 있습니다. 많은 도서와 아티클들이 이미 나와 있습니다. 이 프로젝트는 파이썬의 또 다른 유명한 라이브러리 Numpy 와 Scipy 를 근간으로 하고 있습니다. 두 라이브러리는 수치연산과 과학계산을 위해 만들어 졌습니다. scikit-learn 은 분류, 회귀분석은 물론 대..
3) anaconda 설치 아나콘다 -> 사용자가 설치를 쉽게 할 수 있도록 하는 통합 환경 설치 툴 -> python 및 python에서 많이 사용하는 라이브러리를 같이 설치해주면서 가상환경 구축도 도와주는 패키지다 1. 다운로드 해당 주소로 이동하여 다운로들 받는다. https://www.continuum.io/downloads 2. Anaconda Prompt 를 실행 3. GPU 버전은 cuda 설치가 필요하다!! 주의 4. 아나콘다 프롬프트에서 아래 명령어 실행 python -m pip install --upgrade pip (pip 업데이트, 확인차 체크) 5. 파이썬 가상환경 구축 conda create -n tensorflow python=3.5 y/n이 나오는데 y 누르면 된다 6. 가상 환경 구축된 것을 실행 a..
2) pip 설치 pip는 python의 패키지 관리자로써, python에서 사용하는 모듈을 아주 손쉽게 설치할 수 있도록 해줍니다!!! 1. get_pip.py 다운로드 아래의 링크에서 get_pip.py를 다운로드 https://pip.pypa.io/en/latest/installing/ 2. 다운로드한 파일을 찾아서 실행 다운로드한 "get_pip.py"를 파이썬 IDE로 실행한다. 3. 실행(Run) 파이썬 IDE가 열리면 "메뉴 Run > Run Module (F5)" 를 선택하여 실행을 한다. 4. 기다리기 시간이 좀 걸릴 것이다... 100%까 될때까지 기다리기 ****** 사용방법 ******* ( 예> numpy 패키지 설치하기 ) > python.exe -m pip install numpy
1) 텐서플로우 설치 텐서플로우(TensorFlow) 설치하기(총 4가지) 1. 텐서플로우(TensorFlow) 설치하기(CPU only ubuntu) + 1-1 Pip Installation + 1-2 Virtual Installation http://solarisailab.com/archives/295 2. 텐서플로우 설치 : 윈도우(Windows) 환경에서 Docker를 이용해서 텐서플로우(TensorFlow) 설치하기 http://solarisailab.com/archives/384 3. 텐서플로우 설치(GPU 버전) : 텐서플로우(TensorFlow) GPU버전(tensorflow-gpu) 설치하기 http://solarisailab.com/archives/1581

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