🔎 #823. 촬영하지 않은 장면을 새 앵글로 만드는 AI(World Labs Atlas)

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매일 사람이 쓰는 뉴스레터 Daily Prompt입니다.

오늘은 촬영하지 않은 장면까지 새 카메라 앵글로 만드는 World Labs의 세계 모델 Atlas를 소개합니다.

촬영하지 않은 장면을 새 앵글로 만드는 AI(World Labs Atlas)

• Atlas는 이미지와 영상을 3D 공간으로 이해한 뒤, 입력에 없던 시점까지 생성하는 World Labs의 새 월드 모델입니다.
• 카메라 경로 제어, 3D 재구성, 불릿타임 촬영, 로봇 시뮬레이션까지 한 모델에서 보여줍니다. [공식 발표]

원하는 카메라 경로로 최대 1분 영상 생성

• 참조 이미지 1~6장과 정확한 카메라 경로를 입력해 최대 1분·1440p 영상을 만듭니다.
• 서로 다른 두 장면 사이의 공간도 새로 연결할 수 있습니다.

사진 몇 장을 3D 공간으로 재구성

• 한 장부터 100장 이상까지 받아 새로운 시점의 이미지·영상과 3D Gaussian splat을 만듭니다.
• 여러 각도에서 촬영한 사진을 추가할수록, AI의 추측이 줄고 실제 공간과 더 비슷한 3D 결과를 만들 수 있습니다.

찍지 않은 각도에서 다시 촬영

• 스마트폰이나 액션 카메라 3~5대로 찍은 영상을 모아 순간을 멈추고, 카메라가 없던 위치에서 장면을 다시 봅니다.

로봇이 연습할 세계 생성

• 휴대전화 영상 24개 프레임으로 실제 공간을 재구성하고, 가상 로봇의 경로마다 RGB 영상과 깊이 정보를 생성합니다.
• 물체·조명·배경을 바꾼 여러 환경에서 로봇이 먼저 시행착오를 겪게 할 수 있습니다.

현재는 얼리 액세스

• 일부 파트너를 대상으로 사용 신청을 받고 있으며, Atlas는 앞으로 Marble(이전에 출시한 모델)과 다른 World Labs 제품의 기반 모델이 될 예정입니다.

마무리

1. 월드 모델의 개념에 대해서 헷갈리는 부분이 있었는데, World Labs에서 월드 모델을 렌더러·시뮬레이터·플래너로 분류​해서 설명한 내용이 도움이 되었습니다. 프로젝트 지니에 적용된 Genie 3가 사용자의 행동에 따라 다음 화면을 실시간으로 그려내는 렌더러에 가깝다면, 오늘 소개한 Atlas는 3D 공간 구조와 RGB·깊이 센서 데이터까지 생성하는 시뮬레이터 쪽으로 확장된 모델이라고 할 수 있습니다.
2. Atlas에서 볼 수 있는 중요한 변화는 생성 영상 기술이 콘텐츠 제작 도구에서 로봇을 훈련하는 시뮬레이션 인프라로 이동하고 있다는 점입니다. 영상이 그럴듯한 것과 물리적으로 정확한 것은 다르기 때문에, 앞으로의 승부는 AI 시뮬레이션과 현실의 차이(Sim-to-real gap)를 얼마나 줄이느냐에 달려 있습니다.
3. 물리 법칙을 이해하고 재현하는 모델 다음에는, 현실의 지형과 사물, 인간의 행동까지 반영한 우리 세계의 트윈에 가까운 시뮬레이터를 만들려 하지 않을까요? 그 안에서 정책이나 제품, 로봇의 행동을 먼저 시험하고 결과를 예측할 수 있다면 현실에서 겪어야 할 비용과 시행착오를 크게 줄일 수 있습니다.
4. Atlas 같은 모델을 통해 시뮬레이션 속에서 먼저 시행착오를 겪으려는 마음에는, 우연과 실패까지 통제하고 싶은 인간의 욕망도 숨어 있는 것 같습니다. 모든 변수와 결과를 예측할 수 있는 세계를 만들려는 시도를 통해, 우리는 결국 신이 되고 싶은 걸까요?

오늘의 Midjourney Prompt & Music

아래 Midjourney 이미지를 음악과 함께 감상해보세요:)

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프롬프트 (by @jae_hong__an) :