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아무도 안써서 내가 쓰는 폐족 전반기 결산(1)
팀 성적 52W 45L 승률 0.536 팀타율 0.247 팀era 3.80 전반기 총평 오프시즌에 예상 외의 행보를 보였던 폐족. 루고와 와카를 데려오며 선발진을 보강하더니 슈라이버로 불펜을, 햄슨, 프레이저로 유틸 자원을 보충했다. 렌프로의 영입으로 거포 코너외야까지 구상을 끝낸 폐족은 덜컥 바윗주와 장기계약을 맺어버리며 더이상 무지성 탱킹에 의존하지 않겠다는 의지를 드러냈고 이는 전반기의 호성적으로 이어졌다. 타선은 아직 파괴력이 부족하지만 놀라운 응집력을 보여주며 선발과의 조화를 이루었고, 불펜도 운을 던지긴 했지만 꾸역꾸역 버텨오며 전반기를 5할 이상의 승률로 마무리한 것은 긍정적이다. 선수별 평가 마이켈 가르시아 3B, 2B : B- 0.230 0.282 0.626(타-출-ops순) 6홈런 21도루 시즌초 불타오르며 드디어 타격에 눈을 떴나...싶었지만 몇주 후 개같이 2할 초반으로 회귀. 붙박이 1번이면서 출루율도 낮은 병신이지만 발은 존나 빨라서 일단 출루만 하면 득점 확률을 높일 수 있는 새끼다. 바비 위트 주니어 SS : S+ 0.323 0.369 0.928 16홈런 63타점 75득점 22도루 그저 로열스 그 자체, goat. 시즌 개막후 홈런 가뭄에 허덕이고 타율도 한때 2할대를 벗어나지 못하며 장기계약 후 boat를 시전..하는 줄 알았으나 귀신같이 살아나 타선을 이끌고 있다. 0.046이라는 타출갭에서도 알 수 있듯이 정말 눈깔만 어떻게든 뜯어고치면 지금보다 훨씬 무서운 타자가 되지 않을까 싶다. 비니 파스콴티노 1B : B+ 0.246 0.310 0.731 11홈런 62타점 개막 전 선수들이 예상한 가장 기대되는 브레이크아웃 후보 1순위로 꼽히며 22시즌에 보여준 잠재력을 폭발시킬 줄 알았으나... 저 거구를 가지고 하루종일 2땅이나 쳐대고 있다. 거포면서도 삼진을 잘 안 당하는게 특징인데, 헛스윙 할바엔 갖다맞춰서 2땅을 치기 때문이다(...) 그래도 3번 자리에서 흐름을 혼자 다 끊어먹던 시즌초와는 달리 요즘은 꽤나 발전된 모습을 보여주고 있다. 희생플라이 부문에서 메이저리그 선두를 달리고 있는 것은 덤. 살바도르 페레즈 C, 1B : S- 0.282 0.343 0.820 17홈런 62타점 비시즌에 좋은걸 드셨는지 컨택 능력과 선구 능력이 비약적으로 향상됐다. 거기다 여전한 장타력과 3할 4푼에 달하는 득점권타율까지 합해져 포주들이 넘쳐나는 이 시대에 뛰어난 생산성을 자랑하시는중. 시즌초반 파스콴티노가 삽질할때 혼자서 주자들을 불러들이며 팀의 득점을 책임져 주셨기에 현재 폐족이 이정도 위치에 있다고 할수 있겠다. 포수와 1루수로 번갈아 출전하며 체력관리를 받고 있다. 마이클 매시 2B : B 0.272 0.286 0.769 8홈런 스탯만 보면 상당히 괜찮은 공갈포다. 자꾸 드러누워서 문제지. 현재까지 팀이 치룬 경기의 절반 정도밖에 출전하지 않았다. 그나마 빈자리를 프레이저와 햄슨, 로프틴이 돌아가며 메워서 다행이었지만 매시의 안정적인 수비가 그리워지는 것은 어쩔수 없다. 헌터 렌프로 RF : C+ 0.226 0.297 0.685 8홈런 수비는 잘한다. 어깨도 좋다. 한방도 있다. 근데 공을 못맞춘다... 개막 후 끝없는 삽질을 하다 폼이 올라오던 차에 자신이 친 파울볼에 연속으로 같은 부위를 두번 맞고 발 골절로 이탈했다. 복귀 후엔 그나마 사람같은 모습이지만 여전히 우리가 기대하던 그 모습은 아닌 상황. mj 멜렌데즈 LF : C- 0.192 0.257 0.642 11홈런 씨발 도대체 언제 터지는건지 모르겠는 애증의 존재. 잘생겼고 실링 좋고 트리플a도 폭격하는데 올해도 힘을 못쓰고 있다. 폐족 하위타선의 대표적 혈막. 카일 이스벨 CF : B- 0.232 0.285 0.669 7홈런 타격코치가 눈여겨봤다는 말이 무색할 정도로 빠따는 안터지는 중이지만 수비로 팀을 여러 차례 구해내며 넓은 카프만 스타디움 외야를 지배중이다. 다만 무좀이라도 데려오는 순간 바로 밀려날지도 모르는 신세. 애덤 프레이저, 개럿 햄슨 : C+ 팀이 기대한 유틸리티 역할을 충분히 소화해내고 있다. 특히 가르시아를 대신해 1번으로 출장한 최근 몇 경기에서 두명 모두 괜찮은 모습을 보여줬기에 리드오프 자리 먹씨의 여지도 충분히 있다고 볼 수 있다. 닉 로프틴 : C 분명히 작년 후반기에 인상적인 컨택 능력을 보여줬었는데.. 올해는 그저 그런 내야 백업이다. 심지어 수비도 불안해서 차라리 프레이저를 쓰는게 나은듯한 상황. 넬슨 벨라스케스 : C 작년 후반기의 괴력은 어디가고 붕붕대기만 하다가 사라졌다. 잘 갈고닦아서 코너외야 한자리 차지했으면 좋겠는 선수. 프레디 페르민 : B 살비신이 1루로 출전할 때 포수를 맏거나 경기 후반 교체투입으로 꾸준히 출전 기회를 얻고 있다. 타격 능력은 여전히 좋은 모습이며 이대로 간다면 살비신의 후계자가 확실할지도. 다음편은 사실상 본편인 투수편 예정
작성자 : 조지부스고정닉
라이브 비디오를 실시간 스타일 변환하는 'Live2Diff' 등장
https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=161703 라이브 비디오를 실시간 스타일 변환하는 AI 도구 등장 라이브 비디오 스트림을 즉시 애니메이션으로 변환하는 인공지능(AI) 도구가 나왔다. 기존과는 다른 '단방향 어텐션 모델링(uni-directional attention modeling)' 방식으로 성능을 높였다는 설명이다. 벤처비트는 17일(현지시간) 상하이 AI연구실과 막스 플랑크 정보학연구소, 난양이공대학교 연구진이 라이브 비디오 스트림을 실시간으로 스타일 변환하는 AI 도구 ‘라이브2디프(Live2Diff)’ 논문을 아카이브에 게재했다고 전했다.라이브2디프는 라이브 비디오 스트림 처리를 위한 비디오 확산(diffusion) 모www.aitimes.com라이브 비디오 스트림을 즉시 애니메이션으로 변환하는 인공지능(AI) 도구가 나왔다. 기존과는 다른 '단방향 어텐션 모델링(uni-directional attention modeling)' 방식으로 성능을 높였다는 설명이다. 벤처비트는 17일(현지시간) 상하이 AI연구실과 막스 플랑크 정보학연구소, 난양이공대학교 연구진이 라이브 비디오 스트림을 실시간으로 스타일 변환하는 AI 도구 ‘라이브2디프(Live2Diff)’ 논문을 아카이브에 게재했다고 전했다.라이브2디프는 라이브 비디오 스트림 처리를 위한 비디오 확산(diffusion) 모델에 단방향 어텐션 모델링을 구현한 첫번째 사례로 소개됐다.일반적으로 비디오 확산 모델은 기반이 되는 트랜스포머 아키텍처의 기본 구성 요소인 어텐션 메카니즘의 양방향 특성 때문에 라이브 비디오 스트림에 대한 실시간 처리가 불가능하다. 일반적으로 문장 속 단어와 같은 순차 데이터를 학습해 맥락과 의미를 추적하는 트랜스포머 모델은 서로 떨어져 있는 데이터 요소들의 관계를 이해하는 데 어텐션 메커니즘을 사용한다.이런 트랜스포머의 어텐션 메커니즘을 라이브 비디오에 적용할 경우, 비디오 프레임 간의 관계를 이해하기 위해 과거 프레임과 미래 프레임 모두에 대해 시간적으로 양방향 처리가 필요하다. 특히 미래 프레임을 처리를 위해서는 지연이 불가피하다.이 문제를 해결하기 위해 라이브2디프는 각 프레임에 대해 미래 프레임 없이 과거 프레임과 몇 개의 초기 워밍업 프레임만 연관시켜 시간이 흘러도 일관성을 유지하는 단방향 어텐션 모델링을 도입했다.연구진은 "우리의 접근 방식은 미래 프레임 없이도 시간적 일관성과 자연스러움을 보장한다”라며 “이는 실시간 비디오 번역 및 처리를 위한 새로운 가능성을 열어준다"라고 설명했다.특히 이 기술은 엔비디아 '4090 GPU'와 같은 일반 소비자 하드웨어에서 초당 16프레임의 속도로 비디오를 실시간 온디바이스 처리하도록 최적화됐다.연구진은 실시간 웹캠 입력을 사용해 얼굴을 애니메이션 스타일 캐릭터로 변환하는 라이브2디프의 능력을 시연했다. 광범위한 실험 결과, 라이브2디프가 시간적 일관성과 자연스러움에서 기존 방법을 능가한다는 것을 양적 측정 및 사용자 연구에서 확인했다고 전했다.라이브2디프는 엔터테인먼트 산업에서 실시간 스트리밍과 가상 이벤트를 재정의할 수 있는 잠재력을 가지고 있다는 평이다.증강 현실(AR)과 가상 현실(VR) 분야에서 몰입형 경험을 향상할 수 있고, 실시간 스타일 전송을 통해 실시간 비디오 피드에서 현실 세계와 가상 환경 간의 간극을 줄일 수 있다. 또 게임이나 가상 투어, 건축 및 디자인과 같은 전문 분야에서도 응용될 수 있다.연구진은 라이브2디프의 전체 코드를 곧 오픈 소스로 공개할 계획이다.https://arxiv.org/html/2407.08701v1 Live2Diff: Live Stream Translation via Uni-directional Attention in Video Diffusion Models Live2Diff: Live Stream Translation via Uni-directional Attention in Video Diffusion Modelsarxiv.org
작성자 : ㅇㅇ고정닉
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