인공지능 공부 (45) 썸네일형 리스트형 프리미어 프로 제너레이티브 AI Adobe Premiere Pro(어도브 프리미어 프로)는 새로운 Adobe Firefly 비디오 모델을 활용하여 오브젝트 추가, 제거, 확장과 같은 진보된 편집 기능을 제공합니다. 또한, 제 3자의 생성적 AI 모델과의 협업을 통해 에디터에게 다양한 선택지를 제공하고 AI 활용 여부를 투명하게 표시하는 내용 인증 기능도 제공됩니다.이를 통해 에디터들은 자신의 프로젝트에 최적인 모델을 선택할 수 있게 됩니다. 1. 향상된 Premiere Pro(프리미어 프로)의 주요 기능은? Adobe는 생성적 AI의 파워를 활용해 Premiere Pro에서 가장 진보된 정교한 편집 도구를 제공하고 있어요. 유사한 편집 과제 중 하나는 필요한 물건이나 컨텐츠를 찾는 것인데, Premiere Pro의 객체 추가 기능과 A.. 메타 라마2 로컬에서 사용해보기 https://www.youtube.com/watch?v=k2FHUP0krqg&ab_channel=MatthewBerman 위 링크를 보고 따라해본다. 1. 가상환경 구성 및 접속 conda create -n textgen2-Env python=3.10.9 conda activate textgen2-Env 2. pytorch 설치 이거 하기 전에 nvidia-smi nvcc --version 이거 두개 해보고, cuda 설치 버전 확인한 다음 https://pytorch.org/get-started/locally/ 위 링크로 가서 이런식으로 옵션을 골라주면 Run this command 창에 나오는 것을 복붙해주면 된다. 3. 대화형 ui 설치 git clone https://github.com/ooba.. 3DPW 데이터셋 분석 https://virtualhumans.mpi-inf.mpg.de/3DPW/evaluation.html 3DPW | Real Virtual Humans Evaluation This dataset may be used for different tasks. If you use the dataset to evaluate human pose and shape estimation, please look at the protocols and metrics below. Protocols The data in sequenceFiles.zip contains the sequences separated in three f virtualhumans.mpi-inf.mpg.de 3DPW 데이터를 받으면 아래와 같이 구성되어있는.. 미디어파이프를 이용한 제스쳐 인식 돌려보기 https://github.com/Kazuhito00/hand-gesture-recognition-using-mediapipe GitHub - Kazuhito00/hand-gesture-recognition-using-mediapipe: MediaPipe(Python版)を用いて手の姿勢推定を行い、検 MediaPipe(Python版)を用いて手の姿勢推定を行い、検出したキーポイントを用いて、簡易なMLPでハンドサインとフィンガージェスチャーを認識するサンプルプログラムです。（Estimate hand pose using M github.com 위 링크에 있는 내용을 돌려본다. 윈도우 환경에서 해본다. -> 실패... 프로토버프, 텐서플로우, 미디어파이프 셋의 요구 라이브러리 버전 맞추는게 굉장히 어려움... 리눅스 환경에서 .. 모션 데이터에 DTW 적용하기 영상에서 VIBE를 적용하고, 거기에서 SMPL 파라미터를 추출한 다음 3d joint position을 빼는 방법으로 두개의 데이터를 준비했다. 이걸 위해서 쓴 포지션 익스포터 import pickle import joblib import pandas as pd from pandas import DataFrame import json import numpy as np import shutil path = "output/differentV2/different/vibe_output.pkl" data = joblib.load(path) data[1]['joints3d'].tofile("joints3d_4.txt",", ") 그리고 그 두개 데이터를 입력으로 해서 DTW를 수행해본 결과는 다음과 같았다. 혹시.. dtw-python 응용하기 내가 해야 하는 것은 두가지 캐릭터 모션데이터를 align 하는 것이다. 이 과정에 고전적으로 DTW를 사용해서 나도 DTW를 이용하기로 했다. DTW에는 세가지 입력이 필요하다. 명칭은 달라질 수 있으나 dtw-python quick start에서 사용했던 용어를 그대로 쓰면, 1. query: 첫번째 타임시리즈 =X = x1, x2 ...., xm 2. template: 두번째 타임시리즈 = Y = y1, y2, ... yn 3. non-negative 거리 계산 함수 = f (xi,yi) 여기서 거리 계산함수는 query와 template의 매 item들 간에 적용된다. 1. 퀵스타트 소스코드 분석 quickstart 소스코드를 한줄 한줄 분석해보자. #index를 만든다. idx = np.lins.. dtw-python 써보기 https://dynamictimewarping.github.io/python/ DTW for Python - The DTW suite From here you can search these documents. Enter your search terms below. dynamictimewarping.github.io 위 링크를 보고 따라해보았다. 일단 가상 공간을 만들자. conda create -n DTW-Env python=3.8 pip install dtw-python pip install matplot 간단하게 설치 완료 퀵스타트 코드 실행 import numpy as np ## A noisy sine wave as query idx = np.linspace(0,6.28,num=100) query.. GDTW 읽어보기 https://github.com/dderiso/gdtw GitHub - dderiso/gdtw: GDTW is a Python/C++ library that performs dynamic time warping. It is based on a paper by Dave Deriso an GDTW is a Python/C++ library that performs dynamic time warping. It is based on a paper by Dave Deriso and Stephen Boyd. - GitHub - dderiso/gdtw: GDTW is a Python/C++ library that performs dynamic ... github.com DTW를 써야할 일이 있는데, 최근에 나온 논.. 이전 1 2 3 4 ··· 6 다음
