July 2026
Intermediate
296 pages
5h 22m
Korean
Content preview from AI를 활용한 영상 생성 (Korean Edition)Become an O’Reilly member and get unlimited access to this title plus top books and audiobooks from O’Reilly and nearly 200 top publishers, thousands of courses curated by job role, 150+ live events each month,
O’Reilly covers everything we've got, with content to help us build a world-class technology community, upgrade the capabilities and competencies of our teams, and improve overall team performance as well as their engagement.I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.
색인
기호
- 3D 컨볼루션, 비디오 VAE를 위한 3D 컨볼루션 이해-결정론적 추론 경로
- 3D 병렬 처리, 확장성 및 분산 학습
- 3D 위치 인코딩,비디오를 위한 3D 위치 인코딩-시간적 그라운딩을 활용한 VideoQA 확장
- @with_state_lock 데코레이터, @with_state_lock 데코레이터
A
- 절제 연구, 절제 연구 및 분석
- 접근성, 비디오 생성에서의 접근성, 문화 보존 및 접근성
- AdaLN (적응형 레이어 정규화),AdaLN을 이용한 적응형 컨 디셔닝, AdaLN: 적응형 레이어 정규화
- AdaLN-Zero, 교차 주의 통합
- 적응형 컨디셔닝, AdaLN을 이용한 적응형 컨디셔닝-AdaLN을 이용한 적응형 컨디셔닝
- 적응형 레이어 정규화(AdaLN), AdaLN을 이용한 적응형 컨디셔닝-AdaLN을 이용한 적응형 컨디셔닝, AdaLN: 적응형 레이어 정규화
- 고급 비디오 코딩(AVC), 압축된 비디오데이터-압축된 비디오 데이터
- 광고, 광고 분야에서의 영상 생성, 광고 및 마케팅
- AI 법(EU), 규정 준수 및 신뢰
- AI 코덱, 압축된 비디오데이터-압축된 비디오 데이터
- AI 영상 생성 (영상 생성참조 )
- 교대 블록 아키텍처, 교대 블록 아키텍처-교대 블록 아키텍처
- 주석이 달린 동영상, 주석이 달린 동영상데이터-주석이 달린 동영상 데이터
- 영상 생성 모델 아키텍처, 모델의 기반이 되는 아키텍처-평가 및 초기 실험
- 어텐션
- 교대 블록 아키텍처, 교대 블록 아키텍처-교대 블록 아키텍처
- 양방향 교차 모달, 양방향 교차 모달어텐션-양방향 교차 모달 어텐션
- 교차 어텐션 메커니즘, 교차 어텐션통합-교차 어텐션 통합
- 정의, 어텐션이란 무엇인가?
- 공간적, 공간적 어텐션: 프레임 내 일관성-공간적 어텐션: 프레임 내 일관성
- 시간적, 시간적 어텐션: 프레임 간 연속성-시간적 어텐션: 프레임 간 연속성
- VLM 내, 토큰 시퀀스 구성
- 오디오 파이프라인, 오디오 파이프라인 심층분석-AudioPatchifier
- AudioPatchifier 클래스,AudioPatchifier-AudioPatchifier
- HiFi-GAN 스타일 보코더, HiFi-GAN 스타일보코더-HiFi-GAN 스타일 보코더
- 멜 스펙트로그램, 멜 스펙트로그램표현-멜 스펙트로그램 표현
- 채널별 통계 정규화, 채널별 통계 정규화
- VAE 디코더, 오디오 VAE 디코더
- VAE 인코더, 오디오 VAE인코더-오디오 VAE 인코더
- AudioDecoder 클래스, 오디오 VAE 디코더
- AudioEncoder 클래스, 오디오 VAE인코더-오디오 VAE 인코더
- AudioPatchifier 클래스,AudioPatchifier-AudioPatchifier
- 오디오-비주얼 동기화
- 실습 구현, 실습구현-아키텍처 진화: 연구에서 실제 적용까지
- 명령줄 인터페이스, 명령줄 인터페이스
- 환경 설정, 환경 설정
- 미세 조정,LoRA를 활용한 미세 조정-추론을 위한 훈련된 LoRA 사용
- 하드웨어 요구 사항, 하드웨어 요구 사항
- 이미지-동영상 생성, 이미지-동영상 생성
- 필요한 모델 다운로드, 필요한 모델 다운로드
- 음성 합성, 음성 합성
- 텍스트-비디오 생성, 텍스트-비디오생성-텍스트-비디오 생성
- LTX-2, LTX-2소개-LTX-2 ...
- 실습 구현, 실습구현-아키텍처 진화: 연구에서 실제 적용까지
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