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일론 머스크가 타고다녔던 자동차들
1. 1978년식 BMW 320i이 차는 머스크가 미국에 오고 처음으로 구입한 차로 1,400달러의 고물을 산 뒤 직접 수리해서 타고 다녔다고 한다. 차는 손상이 너무 심했고 어느 날 머스크가 만든 최초의 회사인 zip2의 인턴이 업무로 인해 이 차를 탔다가 바퀴가 빠져서 폐차했다2. 1967년식 E-Type Jaguar머스크는 17살 때 잡지 카탈로그에서 E타입 재규어를 보았고 여유가 생기면 사야겠다고 결심했다. zip2 닷컴에서 보너스를 받았을 때 40,000달러를 주고 구매했다. 머스크는 이 차에 대해 '나를 무너뜨리려 하는 나쁜 여자친구' 같다고 말했다. 재규어 특유의 잔고장이 너무 심했기 때문이다.3.맥라렌 F1페이팔을 매각한 뒤 젊은 나이에 억만장자가 된 머스크는 당대 최고의 스포츠카였던 맥라렌을 구매한다. 이 차는 당시 가장 비싼 차 중 하나로 가격은 100만달러였다.머스크는 동료였던 피터틸을 동승시킨뒤 맥라렌을 자랑하다가 급격한 차선변경으로 차를 걸레짝으로 만들어버렸다. 둘은 운 좋게 살았지만 이 차는 보험을 들지 않은 상태였고 폐차하게 된다.4.아우디 Q7아우디 Q7은 머스크가 꼽은 최악의 차 중 하나로 훗날 테슬라에 팔콘 윙 도어가 달리게 된 계기가 되었다. 머스크는 이 차의 문과 뒷좌석을 지적하며 뒷좌석에 타려면 정상인도 난쟁이가 되어야 한다며 좁은 공간에서 쉽게 열 수 있는 문을 꿈꾸게 된다.테슬라 모델 X의 팔콘 윙 도어 시연영상 中.5.BMW M5 커스텀2007년에 머스크는 공격적인 디자인의 BMW M5를 구매한다.6.포르쉐 911머스크는 2012년도 경에 포르쉐 911을 소유했었다.현재 소유여부 불명7.로터스 에스프리 잠수함 카2013년 머스크가 경매에서 93만 달러를 주고 구매한 이 차는 '007 나를 사랑한 스파이'에서 제임스 본드가 탔던 차이다. 머스크는 어린시절 남아공에서 살며 제임스 본드 영화를 보고 수십년 간 차에 반했었다. "차에 변신기능이 없어 실망했습니다. 제가 하려는 일은 테슬라 파워트레인을 달아 영화처럼 변신모드를 구현하는 것입니다"8.포드 모델 T박물관에서나 볼 법한 이 자동차는 머스크의 절친한 친구가 머스크에게 선물한 차이다. 자동차 혁신의 아이콘으로 알려진 모델T는 1908년도 헨리 포드의 걸작으로 2017년 머스크가 X (旧 트위터)에서 공개했다.9.스페이스x 테슬라 로드스터2018년 머스크가 소유했던 이 차는 현재 차고가 아니라 우주에 있다. 팔콘 헤비 로켓에 달아 우주로 보냈으며 금성과 수성을 경유해 태양을 돌고 있다. 과학자들은 로드스터가 앞으로 수백만 년간 태양을 따라 공전할 것이라고 밝혔다.10. 테슬라 모델s 퍼포먼스2019년 머스크는 본인이 테슬라 모델 s를 주로 운전한다고 밝혔다11.테슬라 모델3그리고 그것이 가끔 질리면 모델3 퍼포먼스를 탄다. 테슬라모터스를 대표하는 모델이자 모델3 퍼포먼스는 아크인베스트 CEO 캐서린 우드의 차이기도 하다.12. 테슬라 모델X아이들과 함께 할 때는 모델X를 이용한다.13. 테슬라 사이버트럭2019년 캘리포니아 말리부에서 머스크가 사이버트럭을 타고 가족들과 식당에 가는 것이 발견되었다.- dc official App
작성자 : Du_Rove고정닉
AI 비디오 생성 모델의 연도별 발전
2016년MIT와 컬럼비아 대학교의 연구GAN(생성적 적대 신경망) 이라는 방식의 모델딥러닝으로 2백만개의 영상을 학습해서 만듬64x64의 해상도로 초당 32프레임, 최대 1.5초까지의 영상을 만들수 있음해변아기https://www.cs.columbia.edu/~vondrick/tinyvideo/ Generating Videos with Scene Dynamics - MITGenerating Videos with Scene Dynamics - MITwww.cs.columbia.edu2017년위 모델을 토대로 개선된 모델사이즈와 프레임은 같지만 퀄리티가 아주 약간은 올라간걸 볼 수 있음https://pfnet-research.github.io/tgan/ Temporal Generative Adversarial Nets with Singular Value ClippingTemporal Generative Adversarial Nets with Singular Value Clippingpfnet-research.github.io2018년듀크 대학교Text to Video를 구현하기 시작텍스트에서 정적 및 동적 정보를 모두 추출하고딥러닝 학습용 온라인 영상에 매칭할 텍스트를 자동 생성함https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/122332019년딥마인드DVD-GAN 이라는 모델유튜브 HD 비디오 10초 클립을 600개의 카테고리로 나눈 50만개의 동영상으로 학습함최대 256x256 해상도 48프레임까지 생성 가능함https://arxiv.org/abs/1907.06571 Adversarial Video Generation on Complex DatasetsGenerative models of natural images have progressed towards high fidelity samples by the strong leveraging of scale. We attempt to carry this success to the field of video modeling by showing that large Generative Adversarial Networks trained on the complex Kinetics-600 dataset are able to produce video samples of substantially higher complexity and fidelity than previous work. Our proposed model, Dual Video Discriminator GAN (DVD-GAN), scales to longer and higher resolution videos by leveraging a computationally efficient decomposition of its discriminator. We evaluate on the related tasks of video synthesis and video prediction, and achieve new state-of-the-art Fréchet Inception Distance for prediction for Kinetics-600, as well as state-of-the-art Inception Score for synthesis on the UCF-101 dataset, alongside establishing a strong baseline for synthesis on Kinetics-600.arxiv.org2021년마이크로소프트-듀크 대학교의 프로젝트 GODIVA당시 영상 생성에서는 드물게 VQ-VAE(벡터 양자화 자동 인코더)모델을 사용함 (DALL-E가 VQ-VAE)Text to Video1억 3,600만개의 텍스트-비디오 쌍으로 학습“야구 경기가 진행중” 이라는 프롬프트로 알아서 야구장 모습과 선수의 클로즈업이 이어서 나오는 흥미로운 결과가 나옴최대 128x128 해상도 10프레임https://www.researchgate.net/publication/351278868_GODIVA_Generating_Open-DomaIn_Videos_from_nAtural_Deions2022년 5월중국 청화대학교 - CogVideo청화대의 Text to Image 모델인 CogView2를 사용한 Text to Video94억개 파라미터, 540만개의 텍스트-영상 세트를 학습함최대 480x480 해상도 4초간 32프레임2022년 9월메타의 Make-A-Video이미지 모델인 Make-A-Scean의 후속 모델디퓨전 기반Text to Video, Image to Video, Video to VideoWebVid-10M과 HD-VILA-100M이라는 2개의 데이터 세트(슈백만개, 수십만 시간분의 영상)로 학습최대 64x64 해상도 16프레임 동영상을 768x768로 업스케일링함이 모델의 발표를 기점으로 세간의 관심이 크게 쏠림2022년 10월구글의 Imagen VideoImagen 기반 디퓨전 모델Text to Video, Image to Video, Video to Video1400만개의 텍스트-비디오, 6000만개의 텍스트-이미지, LAION-400M 텍스트-이미지 데이터셋으로 학습24x48 해상도의 초당 3프레임 최대 16프레임을 업스케일링하여 최대 1280x768, 초당 24프레임 최대 128프레임 생성https://imagen.research.google/video/ 2023년Stability AI의 Stable Video Diffusion디퓨전 모델Text to Video, Image to Video, Video to Video학습 데이터 미공개최대 768×1344 해상도, 최대 4.2초상업적 이용 가능2024년 2월OpenAI의 Sora디퓨전 트랜스포머데이터 미공개1080P 시연기준 1분, 공개 배포 기준 20초2024년 5월Google의 Veo구조 미공개데이터 미공개1080P 시연기준 1분 2025년 8월구글 Geine 3네이티브 720P 초당 24프레임 지속시간 수 분일관성 유지와 상호작용Text To World이래도 발전 속도가 둔화 되는거 같아?
작성자 : 봄바다고정닉
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