드림와이어: 누구나 멀티뷰 와이어 아티스트가 될 수 있는 제너레이티브 AI

와이어 아트는 가느다란 와이어 가닥을 조작하여 입체적인 조각 작품을 만드는 복잡한 과정입니다. 이 숙련된 기술은 아티스트에게 상당한 전문성을 요구합니다. 이러한 어려움에도 불구하고 와이어 아트는 많은 재능 있는 예술가들에게 영감을 주어 놀라운 작품을 만들어 냈습니다. 이 공예의 독특한 측면 중 하나는 2차원적으로도 볼 수 있다는 것입니다. 와이어 조각은 다양한 각도에서 볼 때 독특한 선묘를 만들어내어 그 아름다움을 뽐냅니다. 따라서 동일한 조형물을 여러 각도에서 볼 수 있는 멀티뷰 와이어 아트가 탄생했습니다. 이 혁신적인 접근 방식을 통해 관객은 다양한 각도에서 작품을 감상할 수 있으며, 그 결과 매혹적인 시각적 경험을 할 수 있습니다.

“멀티뷰 와이어 아트, 생성적 AI를 수용하다”, 써리 대학교와 베이징 포스트 텔레커뮤니케이션 대학교의 연구진이 모든 사용자가 더 쉽게 접근하고 포용할 수 있도록 멀티뷰 와이어 아트(MVWA) 제작 과정을 혁신하고자 하는 고급 인공 지능 시스템인 DreamWire를 소개했습니다.

연구팀은 세 가지 주요 공헌을 설명합니다:

예술가 지망생들의 역량 강화: 드림와이어는 기술 수준에 관계없이 누구나 MVWA를 제작할 수 있는 3D 와이어 아티스트가 될 수 있는 문을 열어줍니다. 베지어 곡선과 프림의 알고리즘을 활용합니다: 이 AI 시스템은 베지어 곡선과 프림의 알고리즘을 사용하여 3D 와이어 아트를 효과적으로 표현함으로써 복잡한 예술 형식에 대한 구조화된 접근 방식을 제공합니다. 데이터 부족 문제 극복: 드림와이어는 강력한 제너레이티브 비주얼 선행 지식 증류를 통해 부족한 MVWA 훈련 예제에서 학습해야 하는 문제를 해결하여 다양한 와이어 아트를 생성할 수 있는 시스템의 능력을 향상시킵니다.

MVWA의 생성은 우리 팀에게 3차원 와이어 아트를 표현하는 동안 연결성을 유지하는 것과 드문 드문 MVWA 샘플 컬렉션에서 효과적으로 지식을 습득하는 두 가지 주요 장애물을 제시했습니다.

연결성 솔루션: 첫 번째 과제를 해결하기 위해 팀은 3D 베지어 곡선을 활용합니다. 각 곡선은 독립적으로 처리되며, 자유도를 공간적으로 제한하기 위해 손실 함수가 제안됩니다. 그런 다음 프림의 알고리즘을 적용하여 에지의 하위 집합을 도출하고 연결성 문제를 해결하는 최소 스패닝 트리를 형성합니다. 제한된 데이터에서 학습하기: 두 번째 과제를 위해 팀은 강력한 생성 시각적 선행 자료에서 인스턴스별 학습과 지식 증류를 채택했습니다. 드림와이어는 무작위로 초기화된 베지어 곡선으로 시작하여 2D 평면에 투영하고, 점수 증류 샘플링 프로세스를 통해 목표 이미지 매칭을 위해 컨트롤넷(ControlNet)을 사용합니다.

드림와이어는 나란히 비교했을 때 기존 그래픽 기술을 기반으로 하는 ShadowArt와 Our-V를 뛰어넘습니다. 드림와이어의 혁신적인 접근 방식은 사전 설정된 디자인 가이드라인을 무시하고 원하는 아이디어와 탁월한 조화를 이루기 때문에 제작자가 투사 이미지를 세심하게 개발할 필요성을 줄여줍니다.

드림와이어는 모든 기술 수준의 개인이 멀티뷰 와이어 아트(MVWA)의 세계를 탐험할 수 있는 접근 가능한 플랫폼을 제공함으로써 와이어 아트 창작에 혁신을 가져온 선구적인 개발 제품입니다. 이 첨단 AI 시스템은 새로운 표현 및 학습 방법론을 도입하여 와이어 아트 제작의 새로운 시대를 열어 크리에이터가 자신의 예술적 개념을 쉽고 능률적으로 실현할 수 있는 길을 열어줍니다.

논문 와이어드 퍼스펙티브스: 멀티뷰 와이어 아트에 제너레이티브 AI를 도입하다 arXiv .