1. 연구 주제와 주요 기여 Zero-1-to-3는 단 하나의 RGB 이미지로부터 새로운 카메라 시점에서의 이미지를 생성하고, 나아가 3D 복원까지 수행할 수 있는 zero-shot 프레임워크이다. 기존에는 멀티 뷰 또는 3D 정보가 필요했던 문제를, Stable Diffusion과 같은 대규모 사전학습 모델을 활용해 제약 없이 학습하지 않은 데이터에서도 일반화 성능을 확보한다는 점이 주요 차별점이다. ✅ 주요 기여Stable Diffusion을 활용하여 camera viewpoint control이 가능한 조건부 image-to-image 변환 학습Zero-shot 3D reconstruction을 위한 viewpoint-conditioned diffusion 모델 제안Objaverse 기반 학습 후에..

Computer Vision 업무를 하다보면 3D 데이터도 자주 다루게 된다. 현실 세계를 디지털 공간에 재현하려면 3D 데이터를 저장하고 활용하는 방식에 대한 이해가 필수적이다. 최근에는 자율주행, 로보틱스, AR/VR, 3D 재구성, 의료 등 다양한 분야에서 3D 데이터가 활용되고 있다. 3D 데이터는 저장 방식에 따라 Mesh, Point Cloud, Voxel 등으로 나눌 수 있고, 각 데이터 구조를 저장하기 위해 PLY, PCD, OBJ 같은 다양한 파일 포맷이 존재한다. 각각의 포맷은 특정한 용도와 장점이 있기 때문에, 프로젝트의 목표에 따라 적절한 데이터를 선택하는 것이 중요하다. 이 글에서는 3D 데이터의 주요 구조와 포맷을 정리해 보고자 한다.📌 3D 데이터 구조1. Mesh📍 특징3..