비주얼 컴퓨팅 연구실

Every topic below is a small, self-contained page you can play with: move the sliders, change the parameters, and watch each step of the algorithm respond. Built for the computer vision courses at Seoul National University, and free to use in your own class or study. 저희가 꿈꾸는 로봇은 사람처럼 움직이며 사람의 노동을 대신하고, 스스로 움직이고 스스로 배워 나아지는 로봇입니다. 그중에서도 사람 손처럼 정교하게 물건을 다루는 능력에 가장 관심이 많습니다. 기준은 사람의 몸입니다. 이 문제를 이미 풀고 있는 유일한 시스템이 사람이기 때문에, 인터넷의 수많은 동영상과 저희가 직접 찍은 사람의 움직임에서 로봇 손과 휴머노이드가 바로 배우게 만듭니다.We dream of robots that move like people and take over the work people do, robots that act on their own and keep improving on their own. What interests us most is dexterity: handling objects with the precision of a human hand. We take the human body as our reference. Humans are the one system that already solves this problem, so robot hands and humanoids learn directly from how people move, whether in the countless videos already on the internet or in the motions we capture in our own lab. 목표는 행동하기 전에 결과를 상상할 수 있는 로봇입니다. 비디오 생성 모델은 이미 세상이 어떻게 움직이는지 꽤 알고 있고, 이걸 로봇의 상상력으로 쓰는 것이 world model입니다. 저희는 세상의 모든 동적인 변화를 모델링하면서도 쉽게 제어할 수 있어서, 실제 physical AI로 바로 이어지는 생성 모델과 world model을 개발하는 것을 목표로 합니다.Our goal is a robot that can imagine the outcome before it acts. Video generation models already know a lot about how the world moves, and a world model turns that into imagination for robots. We aim to build generative models and world models that capture every dynamic change in the world, yet remain easy to control, so that they connect directly to physical AI. 목표는 실제 사람과 똑같은 모습과 움직임을 가진 digital human입니다. 메타버스 아바타, AR/VR, 텔레프레즌스 같은 가상 환경에서 실제 사람처럼 보이고 실제 사람처럼 움직이며, 사용자가 얼굴, 머리, 의상을 자유롭게 바꿀 수 있는 극사실적 digital human을 만드는 것을 목표로 합니다. 이를 위해 사진 한 장이나 짧은 영상에서 움직이는 3D 사람을 복원하고, 몸, 옷, 머리카락을 나눠서 모델링해 각각 편집하고 조합할 수 있게 합