단일 이미지에서 다양한 작업을 발견하고 실행하는 모델 개발

Core Concepts

단일 RGB 이미지에서 다양한 작업을 발견하고 실행하는 비주얼 내러티브를 생성하는 모델을 제안한다.

Abstract

이 논문은 단일 RGB 이미지에서 다양한 작업을 발견하고 실행하는 비주얼 내러티브를 생성하는 모델을 제안한다.

이미지 장면 이해: 비전-언어 모델(VLM)을 사용하여 상호작용 가능한 객체를 식별하고 문맥 의존적인 작업을 제안한다. 언어 기반 분할과 재페인팅 모델을 통해 가려진 객체 마스크를 획득한다.
3D 장면 재구성: 단일 뷰 3D 재구성 및 깊이 추정 모델을 사용하여 반 재구성된 3D 장면을 생성한다. 정확한 카메라 포즈, 객체 포즈 및 크기를 추정한다.
작업 계획 및 실행: VLM을 사용하여 3D 공간 맥락을 이해하고 제안된 작업에 따라 객체 운동을 계획한다. 전통적인 경로 계획 알고리즘을 사용하여 완전하고 자연스러운 궤적을 생성한다. 재구성된 3D 장면에서 계획된 경로를 따라 작업을 실행하고 비디오로 렌더링한다.

Stats

객체 0의 공간적 맥락:
3D 중심: [-21.0, 101.0, 4.0] cm
로컬 x축 (오른쪽 방향): [0.8637, 0.293, -0.41]
로컬 y축 (뒤쪽 왼쪽 방향): [-0.5943, 0.7879, 0.1614]
로컬 z축 (앞쪽 방향): [-0.1606, -0.7822, 0.6019]
객체 0 크기: 29.55 cm x 26.91 cm x 13.19 cm (가로 x 세로 x 높이)
객체 0 - 방향별 가장 가까운 객체: 오른쪽: 객체 1 (29.16 cm), 아래: 객체 4 (15.72 cm)

Quotes

없음

Key Insights Distilled From

See, Imagine, Plan

by Chenyang Ma,... at arxiv.org 03-21-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.13438.pdf

Deeper Inquiries

단일 이미지에서 작업을 발견하고 실행하는 능력을 어떻게 더 확장할 수 있을까?

이러한 능력을 더 확장하기 위해서는 다음과 같은 방법을 고려할 수 있습니다:

더 많은 작업 유형 추가: 모델이 인식하고 실행할 수 있는 작업의 다양성을 늘리면 더 많은 시나리오에 대응할 수 있습니다. 새로운 작업 유형을 추가하여 모델의 역량을 향상시킬 수 있습니다.
더 복잡한 작업 처리: 보다 복잡한 작업을 처리할 수 있는 능력을 갖추도록 모델을 개선할 수 있습니다. 이를 통해 모델이 더 복잡한 작업을 발견하고 실행할 수 있게 됩니다.
실시간 상호작용: 모델이 실시간으로 환경의 변화를 감지하고 작업을 조정하며 실행할 수 있는 능력을 갖추도록 개선할 수 있습니다. 이를 통해 모델의 반응 속도와 유연성을 향상시킬 수 있습니다.

단일 이미지에서 작업을 발견하고 실행하는 능력을 어떻게 더 확장할 수 있을까?

이러한 능력을 더 확장하기 위해서는 다음과 같은 방법을 고려할 수 있습니다:

더 많은 작업 유형 추가: 모델이 인식하고 실행할 수 있는 작업의 다양성을 늘리면 더 많은 시나리오에 대응할 수 있습니다. 새로운 작업 유형을 추가하여 모델의 역량을 향상시킬 수 있습니다.
더 복잡한 작업 처리: 보다 복잡한 작업을 처리할 수 있는 능력을 갖추도록 모델을 개선할 수 있습니다. 이를 통해 모델이 더 복잡한 작업을 발견하고 실행할 수 있게 됩니다.
실시간 상호작용: 모델이 실시간으로 환경의 변화를 감지하고 작업을 조정하며 실행할 수 있는 능력을 갖추도록 개선할 수 있습니다. 이를 통해 모델의 반응 속도와 유연성을 향상시킬 수 있습니다.

단일 이미지에서 작업을 발견하고 실행하는 능력을 어떻게 더 확장할 수 있을까?

이러한 능력을 더 확장하기 위해서는 다음과 같은 방법을 고려할 수 있습니다:

더 많은 작업 유형 추가: 모델이 인식하고 실행할 수 있는 작업의 다양성을 늘리면 더 많은 시나리오에 대응할 수 있습니다. 새로운 작업 유형을 추가하여 모델의 역량을 향상시킬 수 있습니다.
더 복잡한 작업 처리: 보다 복잡한 작업을 처리할 수 있는 능력을 갖추도록 모델을 개선할 수 있습니다. 이를 통해 모델이 더 복잡한 작업을 발견하고 실행할 수 있게 됩니다.
실시간 상호작용: 모델이 실시간으로 환경의 변화를 감지하고 작업을 조정하며 실행할 수 있는 능력을 갖추도록 개선할 수 있습니다. 이를 통해 모델의 반응 속도와 유연성을 향상시킬 수 있습니다.