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대한민국 해병대 신속기동부대(ROKMC Quick Maneuver Force)는 전시, 국지도발, 테러, 재해·재난 등 국가 위기상황에 신속히 대응하도록 대한민국 합동참모본부에서 지정한 국가전략기동부대로비상 상황 발생시 24시간 이내로 한반도 전역에 투사되는 것을 목표로 상시 대기하는 여단 규모의 신속대응부대이다.
해병대 신속기동부대라는 별도의 부대가 존재하는 것은 아니며 유사시 신속대응부대 임무를 수행하는 부대로서 현재 해병대 제1사단 예하 2개 여단이 번갈아가며 임무를 수행하고 있으며 군사적 위협에 대응하는 제1신속기동부대와 재난대응 임무를 수행하는 제2신속기동부대로 나뉜다.
2016년 3월 1일, 해병대 1사단에 연대급 신속기동부대, 가칭 '스파르탄 3000'(공식적으로 사용되지는 않음)이 편성되었다.
2016년 5월 2일, 공식명칭 '해군·해병대 신속기동부대', 상징명칭 '제승부대' (制勝部隊)로 해병대 1사단 연병장에서 출정식을 거행하며 임무를 시작하였다.
2016년 6월 5∼11일, 출범 이후 서해안 지역으로 전개하는 첫 훈련을 실시했다.
현재 공식명칭은 '해병대 신속기동부대'이며 상징명칭 '제승부대'도 더 이상 사용하지 않는다.
외국 언론의 오보와 영어 위키백과에서의 허위정보 전파.
채 상병 사망 사건.
가종피(假種皮, aril)는 종자의 표면을 덮고 있는 부속물이다. 종의(種衣)라고도 한다. 꽃의 주병(珠柄, 밑씨가 심피(心皮)에 붙은 자루 모양 부분) 혹은 태좌(胎座)가 발달하여 종자 바깥 부분을 덮어 종피(種皮)처럼 보인다.
일반적인 식물의 과육은 자방벽(子房壁)으로부터 유래하는 과피(果皮)가 다육화(多肉化)하여 형성되지만, 가종피를 과육으로 발달시키는 과실도 있다. 일례로 주목(珠木), 두리안(durian), 용안(龍眼), 석류, 아키(aki)가 있다.
가종피를 설명할 때 좋은 예로는 주목이 있다. 사진에 있는 작은 주목 미숙실(未熟實)의 녹색의 띠 모양 부분이 가종피의 초기 상태이다. 이런 상태에서 이미 종자를 둘러싸는 모습을 형성하고 있음을 알 수 있다. 이 부분이 갈색에서 적색으로 바뀌면서 비대해져 종자를 둘러싸고, 숙성 시기에는 심홍색의 과육질이 발달한다. 주목의 가종피는 새나 작은 동물에게 매력적인 먹이가 되지만, 주목 이외의 부분에는 독이 있다. 때문에 가종피는 새 등이 효율적으로 종자를 옮겨주는 역할을 하고 있다.
정광진(丁廣鎭, 1937년 11월 12일~2023년 5월 19일)은 대한민국의 변호사이자 삼윤장학재단 이사장을 맡았다.
서울대학교 법과대학 졸업한 뒤, 1963년 제1회 사법시험에 합격하였다. 1965년부터 판사로 재직하였으며, 1978년 변호사 개업을 하였다. 자녀 중 세 딸이 1995년 삼풍백화점 붕괴 사고로 목숨을 잃었다. 사고 이후에는 "삼윤이" 이름에서 따왔고, 사고에 대한 보상금 7억원에 사재를 보태어 13억원의 기금으로 삼윤(三允)장학재단을 설립했으며, 윤민이가 교사로 재직했던 서울맹학교에서 이 재단을 기증하였다.
2023년 5월 19일 폐렴 증상 악화로 사망하였다.
루드비크 다네크(, 1937년 1월 6일~1998년 11월 16일)는 체코슬로바키아의 육상 선수로 주 종목은 원반던지기이다. 올림픽에 4회 참가하였으며, 1972년 하계 올림픽에서 획득한 금메달을 포함하여 금메달 1개, 은메달 1개, 동메달 1개를 획득했다. 또한 1964년부터 1969년까지 남자 원반던지기 세계 기록을 보유했다.
은퇴 후에는 체육행정가로 활동했으며, 체코 육상 연맹 부회장을 역임했다. 1999년부터 그가 세계 기록을 세운 투르노프에서는 국제 육상 대회인 루드비크 다네크 추모 대회가 열리고 있다.
스위트 투스(sweet tooth)는 다음과 같은 뜻이 있다.
사가 긴토(嵯峨公勝)는 일본 제국의 화족이다. 작위는 후작. 부인은 나카야마 다다미쓰의 딸 나카이다.
페터 알렉산더 마파이(Peter Alexander Makkay, 1949년 8월 30일 ~ )는 루마니아 태생의 독일의 음악가이다.
루마니아 브라쇼브에서 독일인(트란실바니아 작센인)의 아들로 태어났으며 14세에 가족이 1963년 서독으로 이주했다. 같은 해에 자신의 첫 밴드 더 듀크스(The Dukes)를 시작했다. 클럽에서 일하다가 자신의 음악을 배급했다.
Steppenwolf는 페터 마파이가 제작하고 연주한 록 음악 음반이다. 독일에서 녹음되어 1979년 판매에 들어갔다. 음악 중 일부는 도노반 등의 평화 활동가들과 가수들과 함께 녹음되고 불렸다. 이 음반은 독일의 여러 차트에서 1위를 찍은 채 9주를 유지했고 한 해에 걸쳐 차트에 계속 올랐다. "So bist du"라는 싱글 또한 3주간 1위를 찍었다.
칼헨리크 스반베리(, 1952년 5월 29일 ~ )는 스웨덴 사업가이자 현 볼보그룹 회장이다. 그는 2010년부터 2018년까지 8년 동안 브리티시 페트롤 회장을 역임했다.
또한 아세아-브라운보베리(ABB), Assa-Abloy, 왕립 스웨덴 대학 등의 주요 요직을 거친 바 있다.
또한 이전에 2000년대 중반부터 2010년대 초반까지 에릭슨 AB 회장을 역임한 바 있다.
이다넬 브릴 코널리(, 1919년 2월 24일 ~ 2006년 9월 1일)는 1963년부터 1969년까지 텍사스의 영부인이었다. 텍사스 주지사를 지낸 존 코널리의 아내였다.
그녀와 그녀의 남편은 미국 대통령 존 F. 케네디를 태운 대통령 리무진의 승객들이었다. 케네디는 1963년 11월 22일 텍사스주 댈러스에서 암살당했다.
다음은 1987년에 개봉된 대한민국의 영화에 관하여 서술한다.
외화 1위는 서울 관객 기준 576,924명을 모은 &lt;플래툰&gt;. 그 다음으로 &lt;로보캅&gt;(459,359명), &lt;내츄럴&gt;(445,921명), &lt;백 투 더 퓨처&gt;(343,292명), &lt;프레데터&gt;(317,754명), &lt;탑 건&gt;(278,975명)이 뒤를 이었다.
방화 1위는 서울 관객 기준 260,916명을 기록한 &lt;청춘스케치&gt;, 그 다음으로 &lt;기쁜 우리 젊은 날&gt;(192,477명), &lt;(속)변강쇠&gt;(131,611명), &lt;연산군&gt;(100,753명), &lt;위기의 여자&gt;(98,381명) 등이 뒤를 이었다. 따라서 방화가 줄고, 외화가 늘었다.
하이쿠의 다른 뜻은 다음과 같다.
로저 본햄 스미스(Roger Bonham Smith, 1925년 7월 12일~2007년 11월 29일)는 미국의 기업인이다.
1947년, 미시건 대학교에서 학사 과정을, 1953년 동 학교의 Ross School Business 과정으로 MBA를 취득하였다.
1981년부터 1990, 1991년까지 제너럴 모터스(GM)의 회장 겸 CEO 였으며, 마이클 무어의 1989년 다큐멘터리 영화 "Roger &amp; Me" 의 주요 소재로 널리 알려져 있다.
스미스는 변화에 저항하는 보수적인 익명의 관료인 이미지를 가진 구식 마지막 부패한 General Motors 회장인 것처럼 보였다. 그러나 산업 및 시장 상황에 힘입어 Smith는 GM 역사상 가장 근본적인 변화를 감독했다. 예를 들어 후지쯔와의 기술 도입을 통한 로봇 자동화 추진, 일본차 업계 대항을 위한 Saturn Corporation 설립, 세계 최초 태양열 자동차 대회 참가(이것의 노하우는 GM EV1 양산에 도움을 주었다.) 등등... Roger Smith가 GM회장에 취임했을 때 지엠은 1920년대 초반 이후 처음으로 연간 적자를 기록하고 있었으며 그는 곧 공장 임원들의 임금을 삭감하여 경영진들에 배당하였다. 그 명성은 소송, 지속적인 품질 문제, 나쁜 노동 관계, Oldsmobiles에 쉐보레 엔진 설치, 설계에 대한 대중의 항의, 그리고 잘못 설계된 디젤 엔진 및 특히 원가 절감을 위한 극도로 심각한 배지 엔지니어링으로 인한 경쟁력 악화 등으로 인해 손상되었다. 제너럴 모터스도 처음으로 외국 자동차 회사에 시장 점유율을 슬슬 잃고 있었으며 훗날 도요타, 닛산, 마쓰다, 현대자동차 등에 궁극적으로 미국 비 플릿 자동차 점유율을 상위권으로 올리게 되고 만다.
지엠이 경쟁력을 갖기 위해서는 구조를 완전히 바꿔야 한다고 판단한 로저 스미스는 대대적인 변화를 시작했다. 이니셔티브에는 피트 에스테스의 경영방침을 이어 전륜구동 세계화, 사업부 통합, 일본 및 한국 자동차 제조업체(스바루, 이스즈, 대우자동차 등..)와의 전략적 합작 투자 설립, 상술한 Saturn 출범, 공정 무인 자동화에 막대한 투자, 상술한 회사에서 위험을 회피하는 관료주의 제거 시도 등이 포함되었다. 그러나 그의 광범위한 목표는 회사의 저항하는 기업 문화에 직면하여 효과적으로 구현하기에는 너무 야심찬 것으로 판명되었다.
예를 들어 로봇이 로봇끼리 서로 칠하는 등의 결함이나 미국 내 상당수 공장 폐쇄 및 멕시코 공장 신설 이전 등으로 인한 노조 퇴직금으로 인해 로봇 및 노조 관리비가 로봇 도입비 및 공장 이설 비용을 능가하여 최고 수준으로 올라가는 것 등등...
그의 비전에도 불구하고 그는 제너럴 모터스의 주요 사업을 성공적으로 통합할 수 없었고 지엠의 근본적인 문제의 근본 원인을 해결하는 데 실패했다.
지엠의 쇠퇴와 관련하여 논란이 많은 인물이라 로저 스미스의 임기는 대개 실패로 간주된다. 미국 시장에서 General Motors의 점유율이 46%에서 35%로 떨어졌고 회사는 1990년대 초 불황 동안 파산 직전까지 갔기 때문이다.
이후 테네시주의 새턴 본사 순회를 끝으로 은퇴하고 슬하 아들과 딸 둘, 손자 손녀 여섯을 남긴 채 2007년 11월 29일 자신의 침대에서 사망하였다.
로저 스미스와 그의 유산은 자동차 작가와 역사가들 사이에서 상당한 관심과 논쟁의 주제로 남아 있으며 상당수는 그를 무능한 상사로 취급하는 것이 중론이다.
한편 릭 왜고너는 “변화가 심한 시기에 회사를 이끌었으며 변화를 이해하고 받아들일 줄 알았다” 라고 추모사를 올렸다.
다만 최근들어 메리 배라가 급진적 전동화를 추진하다가 대봉쇄로 인한 경제 악화로 전기차 전용 공장들이 기동이 지연되거나 혼다와의 전기차 부문 전략적 제휴 파트너십 백지화 등으로 지엠이 사상 최악의 경영악화로 인해 사후 재평가를 받고 있긴 하다.
루카 데 메오(1967년 6월 13일~)는 현재 르노의 CEO인 이탈리아 자동차 임원이다.
그는 르노 입사를 시작으로 토요타 유럽법인, 피아트 크라이슬러 오토모빌즈, 폭스바겐 그룹 등을 몸담은 바 있다.
최근 르노코리아 고객들이 르노 캉구의 출시를 요구했으나 그럴 리 없다 일축했으며 대신 르노코리아자동차를 천문학적 자금 투입으로 중대형차 전문기지로 육성시키겠다는 발언을 하였다. 실제로 르노코리아에 르노 캉구 대신 QM6 패널밴을 출시 시켰다.
그레고리 제임스 "그레그" 러더퍼드( MBE, 1986년 11월 17일~)는 영국의 육상 선수로 주 종목은 멀리뛰기이다. 올림픽, 세계 선수권 대회, 유럽 선수권 대회에 영국 국가대표로 참가했고 코먼웰스 게임에서 잉글랜드 국가대표로 참가했다.
2005년 유럽 주니어 선수권 대회에서 우승한 후 2006년 유럽 육상 선수권 대회에서 은메달을 획득하며 두각을 드러냈다. 2012년과 2016년 사이의 전성기에는 2012년 하계 올림픽, 2014년 코먼웰스 게임, 2014년과 2016년 유럽 육상 선수권 대회, 2015년 세계 육상 선수권 대회에서 멀리뛰기 금메달을 획득하고 2015년 다이아몬드 리그에서 1위를 차지했다. 이후에는 고질적인 발목 부상으로 기량을 잃었으나 2016년 하계 올림픽에서 동메달을 획득하여 자신이 세계적인 선수라는 것을 증명했다.
린퍼드 크리스티, 데일리 톰프슨, 샐리 거널, 조너선 에드워즈의 뒤를 이어 올림픽, 세계 선수권 대회, 유럽 선수권 대회, 다이아몬드 리그, 코먼웰스 게임, 영국 선수권 대회를 제패하여 "그랜드 슬램"을 달성한 5번째 선수이며 이 다섯 명 중 선수 중 가장 마지막 선수이다. 또한 영국 실외 및 실내 멀리뛰기 기록 보유자이다.
크리장 다 크루스 케이로스 바르셀루스(, 1996년 7월 7일 ~ )는 줄여서 크리장()으로 알려져 있는 브라질의 축구 선수이다. 그의 포지션은 공격수 또는 윙어로, 현재 중국 슈퍼리그의 산둥 타이산에서 활약하고 있다.
상파울루주 수드 메누치에서 태어난 크리장은 그레미우 바루에리 유소년 팀에서 경력을 시작했으며, 2013년 2월에 1부 리그의 아틀레치쿠 파라나엔시 유소년 팀으로 옮겼다. 2015년 1월에 그는 U-23 팀으로 승격되었다. 이후 그는 성인 팀에 합류한 후 클럽과 3년 재계약을 맺었다. 2015년 2월 1일, 그는 0-0으로 비긴 카스카베우와의 캄페오나투 파라나엔시 경기에서 데뷔전을 치렀다. 그의 데뷔골은 2015년 2월 5일, 3-1로 패한 히우브랑쿠와의 경기에서 나왔다. 2015년 7월 19일, 캄페오나투 파라나엔시에서 5골을 넣은 후, 1-0으로 이긴 샤페코엔시와의 홈경기에서 선발로 출전하며 캄페오나투 브라질레이루 세리이 A 데뷔전을 치렀다.
그 다음 시즌, 그는 캄페오나투 파라나엔시 2016에서 첫 우승컵을 들어올렸다. 더 많은 출장 시간을 얻기 위해 2부 리그의 오에스치로 임대된 그는 팀의 핵심 멤버로 빠르게 자리 잡았고, 캄페오나투 브라질레이루 세리이 B 시즌 말에 강등을 피하는 데 기여했다. 또 한 번의 임대 계약이 이루어졌고, 이번에 그는 벨기에의 세르클러 브뤼허로 해외로 떠나 다시 한 번 팀의 핵심 멤버로 활약하며 벨기에 퍼스트 디비전 2017-18 우승과 1부 리그 승격에 기여했다. 2018년 8월 22일, 크리장은 사우디아라비아의 알바틴으로 미공개 임대료에 임대 이적했다. 아틀레치쿠 고이아니엔시로 잠시 임대된 후, 크리장은 포르투갈 1부 리그의 산타 클라라로 이적하였다.
2022년 4월 15일, 크리장은 중국 슈퍼리그의 산둥 타이산으로 이적하였고, 중국 슈퍼리그 2022 시즌을 시작했다. 2022년 6월 3일, 그는 1-0으로 이긴 저장 프로와의 리그 경기에서 클럽 데뷔전을 치렀다. 2022년 6월 28일, 그는 허난 쑹산 룽먼과의 리그 경기에서 팀의 두 번째 골이자 데뷔골을 기록해 2-0 승리에 일조했다. 그는 팀 공격의 핵심 멤버로 자리 잡으며 2022년 중국 FA컵 우승에 기여했다.
세르클러 브뤼허
K리그 우선 지명 제도는 K리그 구단들이 신인 선수들을 뽑는 방법 중 하나로 클럽의 산하 유소년 선수들에게 우선적으로 권한을 행사할 수 있게 하는 제도이다.
대한민국 프로 축구 리그인 K리그가 신인 선수들을 뽑는 방법은 크게 두 가지로 나뉜다. 일반 대학 선수들이나 고교 선수들을 대상으로 하는 K리그 자유 선발과 각 구단의 산하 유스팀을 대상으로 진행하는 우선 지명이다.
우선 지명은 K리그의 각 구단들이 매년 9월까지 본인 산하의 유소년 선수들에게 시행할 수 있으며, 그 구단은 구단의 유스팀을 졸업하게 되는 선수들을 대상으로 3년간 다른 구단보다 우선적으로 해당 선수를 영엽할
수 있는 권한을 갖게 된다.
우선지명을 받은 대부분의 선수들은 대학에 진학해 각 대학 축구부에 들어가서 활약하게 된다. 이후 대학에서의 활약에 따라서 구단은 해당 선수에게 우선지명권을 행사할지의 여부를 판단하게 된다.
에드몽 파이살 탑소바(, 1999년 2월 2일 ~ )는 부르키나파소의 축구 선수이다. 그의 포지션은 중앙 수비수로, 현재 독일 분데스리가의 바이어 레버쿠젠에서 활약하고 있다.
어린 시절과 사생활.
탑소바는 와가두구의 카르팔라 지역에서 자랐고, 그는 거리에서 축구를 했지만, 그는 14세가 될 때까지 조직적인 축구를 한 번도 하지 않았다. 어렸을 때, 그는 종종 축구를 하기 위해 학교를 빼먹곤 했다. 그의 에이전트는 포르투갈 축구 국가대표팀의 일원이었던 전 축구 선수 데쿠이다. 탑소바는 프랑스어뿐만 아니라 영어도 어느 정도 구사할 수 있다. 코로나19 범유행 기간 동안 탑소바는 와가두구의 한 시장에 마스크, 장갑, 손 세정제를 기부했다.
탑소바는 살리타스, US 와가두구, 레이숑이스, 비토리아 드 기마랑이스 B 그리고 비토리아 드 기마랑이스에서 뛰었다.
2020년 1월 31일, 탑소바는 €18M에 추가 보너스 €7M로 추정되는 이적료에 바이어 레버쿠젠과 5년 반 계약을 맺고 이적하였다. 2021년 2월 21일, 그는 FC 아우크스부르크와의 경기에서 막판 추가 시간에 동점골이자 분데스리가 데뷔골을 넣었고, 바이어 레버쿠젠의 무패 행진을 20경기로 늘리는데 기여하였다.
탑소바는 2016년 부르키나파소 축구 국가대표팀 일원으로 국제 무대에 데뷔하였다.
탑소바는 스피드, 힘, 패스 능력, 그리고 침착함으로 제롬 보아텡과 비교되었다. 그는 또한 특히 페널티 에어리어에서 골을 넣는 능력이 뛰어난 것으로도 유명하다. 그는 존 스톤스, 페어 메르테자커, 버질 판 데이크와 같은 선수들에게서 영감을 받았다고 한다.
김봉환(1953년 5월 25일 ~)은 대한민국의 배우이다.
다음은 2024년에 대한민국의 텔레비전에서 방송하는 드라마 프로그램을 나열한 목록이다.
레오폴도 콘티(; 1901년 4월 12일, 롬바르디아 주 밀라노 ~ 1970년 1월 12일, 롬바르디아 주 밀라노)는 이탈리아의 전 프로 축구 선수이자 감독으로, 현역 시절에 스트라이커나 측면 공격수로 활약했다.
클럽 무대에서, 콘티는 여러 이탈리아 구단에서 활동했는데, 주로 암브로시아나-인테르(당시 인테르나치오날레의 구단명)에서 2번에 나누어 활약하며(1918–1920, 1921–1931) 2번의 리그 우승을 1920년과 1930년에 거두었고, 236번의 리그 경기에서 76골을 기록했다. 그는 1922년부터 1931년까지 인테르의 주장도 역임했다. 그는 에노트리아(1917–1918), 파도바(1920–1921), 그리고 프로 파트리아(1931–1933)에서도 활약했다. 그는 1929년 11월 3일에 암브로시아나-인테르 소속으로 이탈리아 1부 프로 리그 첫 경기를 치렀고, 크레모네세에 안방에서 3-2로 이겼다.
국가대항전에서, 콘티는 이탈리아 국가대표팀 일원으로 1920년부터 1929년까지 활약하며 31경기에 출전하여 8골을 기록했다. 그는 0-3으로 패한 스위스와의 1920년 3월 28일에 국가대표팀 원정 경기에서 18세 351일의 나이로 첫 경기를 치렀다. 콘티는 이탈리아에서 2번째, 혹은 일부 출처에 따르면 역대 3번째 최연소 출전 선수로, 그보다 더 적은 나이로 신고식을 치른 선수는 에우제니오 모소, 그리고 일부 출처에 따르면 로돌포 가비넬리뿐이다. 모소는 1914년 4월 5일에 1-1로 비긴 스위스 원정 경기에서 18세 238일의 나이로 이탈리아 국가대표팀 신고식을 치렀다. 가비넬리의 경우 1911년 4월 9일에 2-2로 비긴 프랑스와의 경기에서 16세 98일의 나이로 딱 1경기를 치렀지만, 일부 출처에 따르면 1895년생이 아닌 1891년 1월 1일로 보고 있어 당시 20세 98일로 보는 측도 있다. 콘티는 이후 1924년 하계 올림픽에 이탈리아 선수단 일원으로 참가했고, 1927-30년 중부 유럽 선수권 대회 우승을 경험했다.
현역 은퇴 후, 콘티는 레코의 감독을 1934년부터 1937년까지 역임했다.
《웰컴투 삼달리》는 2023년 12월 2일부터 2024년 1월 21일까지 방송된 JTBC 토일 드라마다.
한라산 자락 어느 개천에서 난 용 같은 삼달이 어느 날 모든 걸 잃고 곤두박질치며 추락한 뒤, 개천을 소중히 지켜온 용필과 고향의 품으로 다시 돌아와 숨을 고르는 이야기, 그리고 다시 사랑을 찾는 이야기
독수리 오형제.
독수리 오형제에서 '졸부'를 맡고 있다
제주기상청 경비 겸 엄마가 운영하는 럭키편의점 알바생으로 독수리 오형제 중 '투머치토커'로 활약 중이다
제주 기상청의 관측관이자 독수리 오형제에서 '유일한 유부남'을 맡고 있다
홍사빈(1997년 4월 18일 ~)은 대한민국의 남자 배우이다.
큰뒷부리도요("Limosa lapponica")는 도요목 도요과의 새이다. 얼굴부터 배까지 적갈색이고 몸윗면은 흑갈색이며 그 위에 적갈색 반점들이 있다. 부리가 위로 굽은 것이 특징이다. 유라시아 북부와 알래스카 서부에서 번식하고 아프리카, 동남아시아, 중동, 호주 등으로 이동하여 월동한다. 대한민국에서는 봄과 가을에 지나가는 흔한 나그네새이다.
큰뒷부리도요의 아종은 전 세계적으로 6아종으로 나눈다. 대한민국은 봄에는 흰허리큰뒷부리도요("L. L. menzbieri")와 "L. L. baueri"가 통과하고, 가을에는 흰허리큰뒷부리도요("L. L. menzbieri")가 통과한다.
크로아트계 보스니아인, 또는 크로아트계 보스니아 헤르체고비나인은 보스니아 헤르체고비나를 구성하는 크로아트인 민족이다.
산호해마( "Hippocampus mohnikei" )는 Syngnathidae 과에 속하는 어류의 일종이다. 산호해마의 최대 길이는 8cm에 달하며, 일반적으로 짙은 갈색이며 비교적 긴 꼬리, 능선 모양의 화관과 편평한 척추가 있다. 많은 해마 종은 비슷하게 생겼기 때문에 구별되는 특징 외에도 일련의 특정 측정 및 척추 및 꼬리 고리와 같은 해부학적 특징의 수를 사용하여 개별 표본을 식별한다.
"H. mohnikei는" 생후 첫 6개월 동안 플랑크톤 단계를 거치며, 그 후 "Zostera" 해초나 하구에 정착하여 번식을 시작한다. 그들은 태생이며 수컷은 육아낭에 알을 품는다. 한의학에서 여러 종류의 해마가 사용되지만 "H. mohnikei"는 그중 하나가 아니다.
사는 지역 및 먹이.
"H. mohnikei" 분포의 중간 범위는 약 28 N 위도이다. 수년 동안 유일하게 확인된 분포는 일본 전역이었다. 그러나 최근에는 인도 남동부의 Palk Bay 해안까지 관측되었다. 또한 최근 캄보디아 캄폿에서도 분명히 관측되고 있다. 또한 중국, 태국, 베트남 주변 해역에도 있는 것으로 의심된다.
그들은 15.1–45.5mm의 길이 사이일 때, 생후 첫 6개월 동안 플랑크톤 단계를 가지며, 그들은 물기둥에서 다른 플랑크톤과 함께 이동한다. 그들이 성장함에 따라 "Oithona davisae" 및 "Penilia avirostris" 와 같은 작은 종에서 더 큰 음식 종으로 음식 선호도가 바뀐다. 플랑크톤 단계 후에 그들은 "Zostera" 해초 침대와 강어귀에 정착하는 것을 선호다.
식별 방법.
"H. mohnikei는" 최대 길이 8cm에 달하며 일반적으로 전체가 짙은 갈색이나 얼룩덜룩할 수 있다. "H. mohnikei" 의 관은 낮고 능선 모양의 볏이 있다. 가시가 낮고 몸이 옆으로 납작해 보인다. 두 개의 둥근 뺨 가시와 두 개의 둥근 가시가 눈 아래에 있다. 꼬리는 몸에 비해 길다. 5번째, 10번째, 14번째, 그리고 때때로 9번째 꼬리 고리가 약간 확대될 뿐만 아니라 4번째, 7번째, 그리고 때로는 첫 번째 몸통 고리가 약간 확대된다.
많은 해마 종은 비슷하게 보인다. 즉시 식별할 수 없는 경우 특정 측정 및 계수를 사용하여 가능성을 좁힌다. 다음은 "H. mohnikei" 의 측정 표이다. (범위가 있을 경우 괄호 안에 기재한다.)
산호해와 유사한 종으로는 왕관 해마 (10개의 몸통 고리, 매우 높은 관, 그리고 짧은 등지느러미와 접하는 크게 확장된 가시가 있는 "H. coronatus" ), 신도 해마 (10개의 몸통 고리, 거의 없는 꼬리 고리 그리고 더 두드러진 관이 있는 "H. sindonis)" 그리고 해마 (10개의 몸통 고리, 거의 없는 꼬리 고리, 더 두드러진 관, 그리고 짧은 등지느러미와 접하는 크게 확장된 가시가 있는 "H. haema" )가 있다.
"H. mohnikei는" 6mm의 길이의 유년기에도 등지느러미, 뒷지느러미, 가슴지느러미가 완전히 발달한다. 청소년기의 6-26.4mm 전체 길이에서 또한 두 개의 광선이 있는 작은 꼬리 지느러미를 가지고 있다. "H. mohnikei는" 55mm에 성년이 되며 길이가 80mm에 도달할 수 있다. 생후 6개월에서 1년 사이에 번식을 시작한다. "H. mohnikei"는 태생이다. 수컷은 꼬리 아래에 있는 육아낭에 알을 품고 있다.
PaLM(Pathways Language Model)은 Google AI에서 개발한 5400억 개의 파라미터 변환기 기반 대규모 언어 모델이다. 연구원들은 또한 모델 규모의 효과를 테스트하기 위해 더 작은 버전의 PaLM, 80억 및 620억 파라미터 모델을 훈련했다.
PaLM은 상식 추론, 산술 추론, 농담 설명, 코드 생성 및 번역을 포함한 광범위한 작업을 수행할 수 있다. 생각 사슬 프롬프트와 결합했을 때 PaLM은 단어 문제 및 논리 기반 질문과 같은 여러 단계의 추론이 필요한 데이터 세트에서 훨씬 더 나은 성능을 달성했다.
이 모델은 2022년 4월에 처음 발표되었으며 구글이 PaLM 및 기타 여러 기술용 API를 출시한 2023년 3월까지 비공개로 유지되었다. API는 대중에게 공개되기 전에 대기자 명단에 등록한 제한된 수의 개발자가 먼저 사용할 수 있다.
구글과 딥마인드는 의료 데이터에 대해 미세 조정되고 의료 질문 응답 벤치마크에서 이전 모델을 능가하는 Med-PaLM이라는 PaLM 540B 버전을 개발했다. Med-PaLM은 미국 의료 면허 문제에서 처음으로 합격 점수를 얻었으며 객관식 및 개방형 질문에 모두 정확하게 답하는 것 외에도 추론을 제공하고 자체 응답을 평가할 수 있다.
구글은 또한 비전 변환기를 사용하여 PaLM을 확장하여 로봇 조작에 사용할 수 있는 최첨단 비전 언어 모델인 PaLM-E를 만들었다. 이 모델은 재교육이나 미세 조정 없이 경쟁적으로 로봇 작업을 수행할 수 있다.
2023년 5월 구글은 연례 구글 I/O 기조연설에서 PaLM 2를 발표했다. PaLM 2는 3조 6천억 개의 토큰으로 학습된 3,400억 개의 파라미터 모델로 보고되었다.
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 구글 연구원이 2018년에 도입한 마스킹된 언어 모델 제품군이다. 2020년 문헌 조사에서는 "1년이 조금 넘는 기간 동안 BERT는 모델을 분석하고 개선하는 150개 이상의 연구 간행물을 포함하는 자연어 처리(NLP) 실험의 유비쿼터스 기준선이 되었다."라고 결론지었다.
BERT는 원래 두 가지 모델 크기에서 영어로 구현되었다. (1) BERTBASE: 총 1억 1천만 개의 매개변수에 해당하는 12개의 양방향 자기 주의 헤드가 있는 12개의 인코더 및 (2) BERTLARGE: 총 3억 4천만 개의 양방향 자기 주의 헤드가 있는 16개의 인코더가 있는 24개의 인코더 파라미터. 두 모델 모두 토론토 북코퍼스(Toronto BookCorpus, 800M개 단어) 및 영어 위키백과(2,500M개 단어)에서 사전 훈련되었다.
BERT가 출시되었을 때 다양한 자연어 이해 작업에서 최첨단 성능을 달성했다.
바쿠 국립 대학교(, BDU, , BSU)는 아제르바이잔 바쿠에 위치한 공립 대학교이다. 1919년 아제르바이잔 민주공화국 의회에 의해 설립된 이 대학은 역사와 언어학, 물리학과 수학, 법과 의학의 학부로 시작하여 1094명의 초기 등록자를 배출했다. 바쿠 국립 대학교의 초대 총장은 카잔 대학교의 외과 교수였던 바실리 라주모프스키였다.
1930년, 정부는 고등 교육의 재편에 따라 대학 폐쇄를 명령했고, 대학은 최고 교육 기관으로 대체되었다. 하지만, 1934년에 그 대학은 다시 설립되었고 교수진 부족을 경험한 제2차 세계 대전의 어려운 세월 동안 계속 일했다.
1959년 40주년이 되었을 때, 그 대학은 이미 13개의 학부를 가지고 있었다. 아제르바이잔 의과 대학교와 아제르바이잔 주립 경제 대학교는 둘 다 바쿠 국립 대학교의 원래 학부에서 분리되었다.
바쿠 국립 대학교의 졸업생들 중에는 아제르바이잔의 두 전직 대통령인 애뷜패즈 엘치배이와 헤이다르 알리예프가 있다. 전자는 아랍어 문학부를 졸업했고, 후자는 30년 이상 아제르바이잔의 정치적 삶을 지배한 역사학부를 졸업했다. 노벨상을 수상한 물리학자 레프 란다우는 1922년과 1924년 사이에 바쿠 국립 대학교에서 공부했다.
바쿠 국립 대학교는 아제르바이잔의 유일한 대학으로, 학업 성취도에 의한 대학 순위와 같은 국제적인 순위 기관에서 순위를 매기고 있으며, 현재 학업 성취도에 의한 대학 순위에서 1872위를 차지하고 있다.
바쿠 국립 대학교는 1919년 9월 1일 아제르바이잔 민주공화국 의회의 결정으로 설립되었다. 이 대학은 4개의 학부(역사학과 언어학, 물리학과 수학, 법학, 의학)의 일부로 설립되었다. 그 대학의 초대 총장은 유명한 외과의사 바실리 라주모프스키였다.
1969년 이후의 세월은 지식과 과학의 방향으로 더 발전한 기간으로 간주될 수 있다. 이 기간 동안 현대의 전문 분야, 부서 및 약 30개의 과학 연구실이 설립되었다. 대학교는 헤이다르 알리예프의 총장직 하에서 계속 성장하고 발전했으며, 더 많은 전문 분야, 학과 및 과학 실험실이 운영을 시작했다. 광범위한 역사적 배경을 고려할 때, 바쿠 국립 대학교는 항상 아제르바이잔의 주요 과학 및 교육 중심이었다. 유명한 과학자, 지식인, 정치인 그리고 아제르바이잔의 뛰어난 정치인인 헤이다르 알리예프는 바쿠 국립 대학교를 졸업했다. 2021년 5월 현재, 바쿠 국립 대학교는 55개의 학사와 153개의 석사 학위로 16개의 전공을 제공한다.
바쿠 국립 대학교의 창립 100주년은 2019년 내내 아제르바이잔과 오스트리아 빈 (2019년 9월), 파리 유네스코 본부 (2019년 6월)에서 기념되었다. 2019년 11월 대통령령으로 "바쿠 국립 대학교 100주년 (1919년~2019년) 훈장"을 수여하는 바쿠 국립 대학교 100주년 기념 특별훈장이 수여되었으며, 이후 113명이 이 훈장을 수여받았다.
현재, 바쿠 국립 대학교는 구소련의 거의 대부분의 대학을 통합하는 유라시아 대학 협회와 같은 다양한 협회와 기관의 회원이다. 2002년과 2004년 사이에, 바쿠 국립 대학교는 흑해 국가 대학 협회를 이끌었다. 이 대학은 또한 모스크바 국립 대학교, 중동 공과대학교, 니스-소피아 안티폴 대학교, 인디애나 대학교, 키이우 국립 대학교, 빈 대학교 및 여러 다른 고위 기관들과 과학 기술 협력 및 학생-교사 교환 프로그램에 관한 협약을 체결했다.
이러한 계획의 결과로, 그 대학은 공동 과학 회의, 워크샵을 개최하고 교과서를 출판한다.
제휴 관계.
이 대학은 캅카스 대학 협회의 회원이다.
LLaMA()는 Meta AI가 2023년 2월에 출시한 대규모 언어 모델(LLM)이다. 70억에서 650억 파라미터에 이르는 다양한 모델 크기가 학습되었다. LLaMA의 개발자들은 대부분의 NLP 벤치마크에서 130억 파라미터 모델의 성능이 훨씬 더 큰 GPT-3(1,750억 파라미터 포함)의 성능을 초과했으며 가장 큰 모델이 PaLM 및 Chinchilla와 같은 최신 모델과 경쟁할 수 있다고 보고했다. 가장 강력한 LLM은 일반적으로 제한된 API(있는 경우)를 통해서만 접근할 수 있는 반면, 메타는 상업적 라이선스에 따라 연구 커뮤니티에 LLaMA의 모델 가중치를 공개했다. LLaMA가 출시된 지 일주일 만에 BitTorrent를 통해 4chan의 가중치가 대중에게 유출되었다.
출시 및 유출.
LLaMA는 2023년 2월 23일 블로그 게시물과 모델의 훈련, 아키텍처 및 성능을 설명하는 문서를 통해 발표되었다. 모델 훈련에 사용된 코드는 오픈 소스 GPL 3 라이선스에 따라 공개적으로 공개되었다. 모델의 가중치에 대한 액세스는 응용 프로그램 프로세스에 의해 관리되었으며 학술 연구원, 정부, 시민 사회 및 학계 조직과 제휴한 사람들, 전 세계 산업 연구소에 사례별로 액세스 권한이 부여되었다.
2023년 3월 2일, LLaMA의 가중치가 담긴 토렌트가 업로드되었으며, 토렌트 링크가 4chan 이미지 보드에 공유되어 온라인 AI 커뮤니티를 통해 확산되었다. 같은 날 공식 문서에 마그넷 링크를 추가해 달라는 메인 LLaMA 저장소의 풀 리퀘스트가 열렸다. 3월 4일에 모델이 포함된 허깅페이스 리포지토리에 대한 링크를 추가하기 위한 풀 요청이 열렸다. 3월 6일, 메타는 풀 리퀘스트에 링크된 허깅페이스 리포지토리를 제거하기 위한 게시 중단 요청을 제출했으며 이를 모델의 "무단 배포"로 규정했다. 허깅페이스는 요청에 따랐다. 3월 20일 Meta는 미러에서 LLaMA를 다운로드한 스크립트가 포함된 저장소에 대한 저작권 침해에 대한 DMCA 게시 중단 요청을 제출했고 깃허브는 다음날 이에 따랐다. 3월 25일 현재 페이스북은 마그넷 링크가 포함된 풀 리퀘스트에 응답하지 않았다.
유출에 대한 반응은 다양했다. 일부에서는 이 모델이 보다 정교한 스팸과 같은 악의적인 목적으로 사용될 것이라고 추측했다. 일부는 모델의 접근성과 모델의 더 작은 버전이 상대적으로 저렴하게 실행될 수 있다는 사실을 축하했으며, 이것이 추가 연구 개발의 번창을 촉진할 것이라고 제안했다. 사이먼 윌리슨과 같은 여러 논평자는 LLaMA를 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)과 비교했다. 스테이블 디퓨전은 이전의 비교적 정교한 모델과 달리 공개적으로 배포되어 관련 도구, 기술 및 소프트웨어의 급속한 확산으로 이어지는 텍스트-이미지 모델이다.
스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)은 2022년에 출시된 딥 러닝, 텍스트-이미지 모델이다. 텍스트 설명에 따라 상세한 이미지를 생성하는 데 주로 사용되지만 인페인팅, 아웃페인팅, 이미지 생성과 같은 다른 작업에도 적용할 수 있다. 스타트업 스태빌리티 AI(Stability AI)가 여러 학술 연구원 및 비영리 단체와 공동으로 개발했다.
스테이블 디퓨전은 심층 생성 신경망의 일종인 잠재 확산 모델이다. 코드 및 모델 가중치가 공개되었으며 최소 8GB VRAM이 있는 일반 GPU가 장착된 대부분의 소비자 하드웨어에서 실행할 수 있다. 이는 클라우드 서비스를 통해서만 액세스할 수 있었던 DALL-E 및 Midjourney와 같은 이전의 독점 텍스트-이미지 모델에서 출발했다.
스테이블 디퓨전의 개발은 스타트업 회사인 스태빌리티 AI(Stability AI)에서 자금을 지원하고 형성했다. 이 모델의 기술 라이선스는 뮌헨의 루트비히 막시밀리안 대학교의 CompVis 그룹에서 출시되었다. 개발은 런웨이(Runway)의 패트릭 에세르(Patrick Esser)와 CompVis의 로빈 롬바흐(Robin Rombach)가 주도했으며, 이들은 이전에 스테이블 디퓨전에서 사용된 잠재 확산 모델 아키텍처를 발명한 연구자 중 하나였다. 스태빌리티 AI는 또한 EleutherAI와 LAION(스테이블 디퓨전이 훈련된 데이터 세트를 수집한 독일 비영리 단체)을 프로젝트의 후원자로 인정했다.
2022년 10월 스태빌리티 AI는 라이트스피드 벤처 파트너스(Lightspeed Venture Partners)와 코트 매니지먼트(Coatue Management)가 주도한 라운드에서 1억 100만 달러를 모금했다.
스테이블 디퓨전은 LMU 뮌헨의 CompVis 그룹에서 개발한 LDM(잠재 확산 모델)이라는 일종의 확산 모델(DM)을 사용한다. 2015년에 도입된 확산 모델은 훈련 이미지에서 가우스 잡음의 연속 적용을 제거하는 목적으로 훈련된다. 이는 일련의 노이즈 제거 자동 인코더로 생각할 수 있다. 스테이블 디퓨전은 VAE(Variational Autoencoder), U-Net 및 선택적 텍스트 인코더의 세 부분으로 구성된다. VAE 인코더는 이미지를 픽셀 공간에서 더 작은 차원의 잠재 공간으로 압축하여 이미지의 보다 근본적인 의미를 포착한다. 가우스 노이즈는 순방향 확산 중에 압축된 잠재 표현에 반복적으로 적용된다. ResNet 백본으로 구성된 U-Net 블록은 순방향 확산의 출력을 역방향으로 제거하여 잠재 표현을 얻는다. 마지막으로 VAE 디코더는 표현을 다시 픽셀 공간으로 변환하여 최종 이미지를 생성한다.
잡음 제거 단계는 텍스트 문자열, 이미지 또는 다른 형식에 따라 유연하게 조절될 수 있다. 인코딩된 조건 데이터는 교차 주의 메커니즘을 통해 노이즈 제거 U-Net에 노출된다. 텍스트 조건을 지정하기 위해 사전 훈련된 고정 CLIP ViT-L/14 텍스트 인코더를 사용하여 텍스트 프롬프트를 임베딩 공간으로 변환한다. 연구원들은 LDM의 장점으로 훈련 및 생성을 위한 계산 효율성 향상을 지적한다.
U-Net에 8억 6천만 개의 매개변수가 있고 텍스트 인코더에 1억 2천 3백만 개의 매개변수가 있는 스테이블 디퓨전은 2022년 기준으로 상대적으로 가벼운 것으로 간주되며 다른 확산 모델과 달리 소비자 GPU에서 실행될 수 있다.
23년 7월 26일 stability ai 에서 공식적인 업그레이드 버전 SDXL 을 출시했다. SDXL 이전 SD1.5 가 학습 파라미터가 약 1억개인 반면에 SDXL 은 6.6억개로 6배를 넘는 파라미터로 학습한 모델이다. 기본적인 해상도는 1024 x 1024 를 지원하며 이미지의 디테일과 정확도를 높이기위한 Refiner 모델과 vae도 따로 제공한다.
SDXL은 SD 1.5 와 비교해서 뛰어난 성능을 보여주고, 실제로 세계적으로 많이 사용하는 것은 사실이지만, 속도가 SD 1.5 쓰던 사람들에게는 느리게 느껴질정도다. SDXL 터보도 출시되었으나 여러모로 불안정하다는 평도 있는편, 사용할 모델이나 로라도 아직 적은것이 현실이다.
훈련 데이터.
스테이블 디퓨전은 웹에서 스크랩한 커먼 크롤(Common Crawl) 데이터에서 파생된 공개적으로 사용 가능한 데이터 세트인 LAION-5B에서 가져온 이미지와 캡션 쌍에 대해 교육되었다. 여기서 50억 개의 이미지-텍스트 쌍은 언어를 기준으로 분류되고 해상도에 따라 별도의 데이터 세트로 필터링되었다. 워터마크를 포함할 것으로 예측된 가능성 및 예측된 "미적" 점수(예: 주관적인 시각적 품질). 이 데이터 세트는 Stability AI로부터 자금을 지원받는 독일 비영리 단체인 LAION에 의해 생성되었다. 스테이블 디퓨전 모델은 LAION-5B의 세 가지 하위 집합인 laion2B-en, laion-high-solution 및 laion-aesthetics v2 5+에서 훈련되었다. 모델 교육 데이터에 대한 제3자 분석에 따르면 사용된 원본 데이터 세트에서 가져온 1,200만 개의 이미지 중 작은 하위 집합 중에서 이미지 샘플 크기의 약 47%가 100개의 서로 다른 도메인에서 나온 것으로 나타났으며 핀터레스트가 8.5%를 차지했다. WordPress, Blogspot, Flickr, DeviantArt 및 위키미디어 공용과 같은 웹사이트가 그 뒤를 따르다. 바이에리셔 룬드펑크(Bayerischer Rundfunk)의 조사에 따르면 허깅 페이스에서 호스팅되는 LAION의 데이터 세트에는 대량의 개인 정보 및 민감한 데이터가 포함되어 있는 것으로 나타났다.
훈련 절차.
모델은 처음에 laion2B-en 및 laion-high-solution 하위 집합에서 훈련되었으며, 마지막 몇 라운드의 훈련은 LAION-Aesthetics v2 5+에서 수행되었다. 인간은 자신이 자신을 얼마나 좋아하는지 평가하라고 하면 평균적으로 10점 만점에 5점 이상을 줄 것이다. LAION-Aesthetics v2 5+ 하위 집합은 저해상도 이미지와 LAION-5B-WatermarkDetection에서 80% 이상의 확률로 워터마크가 있는 것으로 식별된 이미지도 제외했다. 최종 훈련 라운드에서는 분류자 없는 확산 지침을 개선하기 위해 텍스트 조건 조정의 10%를 추가로 줄였다.
이 모델은 아마존 웹 서비스에서 256개의 Nvidia A100 GPU를 사용하여 총 150,000 GPU 시간 동안 $600,000의 비용으로 훈련되었다.
안정 확산에는 특정 시나리오에서 성능 저하 및 부정확성 문제가 있다. 모델의 초기 릴리스는 512×512 해상도 이미지로 구성된 데이터 세트에서 훈련되었다. 즉, 사용자 사양이 "예상" 512×512 해상도에서 벗어날 때 생성된 이미지의 품질이 눈에 띄게 저하된다. 나중에 스테이블 디퓨전 모델의 버전 2.0 업데이트에서는 768×768 해상도의 이미지를 기본적으로 생성하는 기능이 도입되었다. 또 다른 과제는 LAION 데이터베이스의 팔다리 데이터 품질이 좋지 않아 인간 팔다리를 생성하는 것이다. 데이터베이스에 대표적인 특징이 부족하여 모델이 사람의 팔다리와 얼굴을 이해하도록 충분히 훈련되지 않았으며 모델이 이러한 유형의 이미지를 생성하도록 유도하면 모델이 혼란스러울 수 있다. 2023년 7월에 출시된 스테이블 디퓨전 XL(SDXL) 버전 1.0은 기본 1024x1024 해상도를 도입하고 팔다리 및 텍스트 생성을 개선했다.
개별 개발자의 접근성도 문제가 될 수 있다. 애니메이션 캐릭터 생성("waifu diffusion")과 같이 데이터 세트에 포함되지 않은 새로운 사용 사례에 맞게 모델을 사용자 정의하려면 새로운 데이터와 추가 교육이 필요하다. 추가 재교육을 통해 생성된 스테이블 디퓨전의 미세 조정된 적응은 의료 영상부터 알고리즘으로 생성된 음악에 이르기까지 다양한 사용 사례에 사용되었다. 그러나 이러한 미세 조정 프로세스는 새 데이터의 품질에 민감한다. 저해상도 이미지 또는 원본 데이터와 다른 해상도는 새로운 작업을 학습하는 데 실패할 뿐만 아니라 모델의 전반적인 성능을 저하시킬 수 있다. 모델이 고품질 이미지에 대해 추가로 훈련을 받더라도 개인이 가전제품에서 모델을 실행하는 것은 어렵다. 예를 들어, waifu-diffusion을 위한 훈련 프로세스에는 최소 30GB의 VRAM이 필요하다. 이는 약 12GB에 불과한 엔비디아의 지포스 30 시리즈와 같은 소비자 GPU에서 제공되는 일반적인 리소스를 초과한다.
스테이블 디퓨전의 제작자는 모델이 주로 영어 설명이 포함된 이미지에 대해 훈련되었기 때문에 알고리즘 편향의 가능성을 인정한다. 결과적으로 생성된 이미지는 사회적 편견을 강화하고 서구적 관점에서 나온 것이다. 제작자는 모델에 다른 커뮤니티 및 문화의 데이터가 부족하다는 점을 지적했다. 이 모델은 다른 언어로 작성된 프롬프트에 비해 영어로 작성된 프롬프트에 대해 더 정확한 결과를 제공하며, 서양 또는 백인 문화가 기본 표현인 경우가 많다.
최종 사용자 미세 조정.
모델의 초기 훈련의 한계를 해결하기 위해 최종 사용자는 보다 구체적인 사용 사례에 맞게 생성 출력을 미세 조정하기 위한 추가 훈련을 구현하도록 선택할 수 있다. 이 프로세스는 개인화라고도 한다. 사용자가 접근할 수 있는 미세 조정을 스테이블 디퓨전 모델 체크포인트에 적용할 수 있는 세 가지 방법이 있다.
스테이블 디퓨전 모델은 출력에 포함되거나 생략될 요소를 설명하는 텍스트 프롬프트를 사용하여 처음부터 새로운 이미지를 생성하는 기능을 지원한다. 확산-노이즈 제거 메커니즘을 통해 텍스트 프롬프트("안내 이미지 합성" 프로세스)에 설명된 새로운 요소를 통합하기 위해 모델에서 기존 이미지를 다시 그릴 수 있다. 또한 이 모델을 사용하면 다양한 오픈 소스 구현이 존재하는 이러한 기능을 지원하는 적절한 사용자 인터페이스와 함께 사용할 때 인페인팅 및 아웃페인팅을 통해 기존 이미지를 부분적으로 변경하는 프롬프트를 사용할 수 있다.
스테이블 디퓨전은 10GB 이상의 VRAM으로 실행하는 것이 좋지만 VRAM이 적은 사용자는 기본 float32 대신 float16 정밀도로 가중치를 로드하여 더 낮은 VRAM 사용량으로 모델 성능을 절충할 수 있다.
텍스트를 이미지로 변환.
"txt2img"로 알려진 스테이블 디퓨전 내의 텍스트-이미지 샘플링 스크립트는 샘플링 유형, 출력 이미지 크기 및 시드 값을 포함하는 다양한 옵션 매개변수 외에도 텍스트 프롬프트를 사용한다. 스크립트는 프롬프트에 대한 모델의 해석을 기반으로 이미지 파일을 출력한다. 생성된 이미지에는 눈에 보이지 않는 디지털 워터마크가 태그되어 사용자가 스테이블 디퓨전에 의해 생성된 이미지를 식별할 수 있다. 단, 이미지 크기를 조정하거나 회전하면 이 워터마크의 효과가 사라진다.
각 txt2img 생성에는 출력 이미지에 영향을 미치는 특정 시드 값이 포함된다. 사용자는 생성된 다양한 출력을 탐색하기 위해 시드를 무작위로 선택하거나 동일한 시드를 사용하여 이전에 생성된 이미지와 동일한 이미지 출력을 얻을 수 있다. 사용자는 샘플러의 추론 단계 수를 조정할 수도 있다. 값이 높을수록 시간이 오래 걸리며, 값이 작을수록 시각적 결함이 발생할 수 있다. 또 다른 구성 가능한 옵션인 분류자 없는 안내 척도 값을 사용하면 사용자는 출력 이미지가 프롬프트에 얼마나 밀접하게 부합하는지 조정할 수 있다. 보다 실험적인 사용 사례에서는 더 낮은 스케일 값을 선택할 수 있는 반면, 보다 구체적인 출력을 목표로 하는 사용 사례에서는 더 높은 값을 사용할 수 있다.
추가 text2img 기능은 사용자가 텍스트 프롬프트의 특정 부분에 부여된 가중치를 수정할 수 있도록 하는 스테이블 디퓨전의 프런트 엔드 구현을 통해 제공된다. 강조 표시를 사용하면 사용자는 키워드를 대괄호로 묶어 키워드에 강조를 추가하거나 줄일 수 있다. 프롬프트 부분에 가중치를 조정하는 또 다른 방법은 "부정 프롬프트"이다. 부정적인 프롬프트는 스태빌리티 AI의 자체 드림스튜디오 클라우드 서비스를 포함한 일부 프런트 엔드 구현에 포함된 기능으로, 사용자가 이미지 생성 중에 모델이 피해야 하는 프롬프트를 지정할 수 있다. 지정된 프롬프트는 사용자가 제공한 긍정적인 프롬프트 또는 모델이 원래 훈련된 방식으로 인해 이미지 출력 내에 존재할 수 있는 바람직하지 않은 이미지 특징일 수 있으며, 인간 손이 일반적인 예이다.
이미지 수정.
스테이블 디퓨전에는 텍스트 프롬프트, 기존 이미지 경로, 0.0에서 1.0 사이의 강도 값을 사용하는 또 다른 샘플링 스크립트인 "img2img"도 포함되어 있다. 스크립트는 텍스트 프롬프트 내에 제공된 요소도 포함하는 원본 이미지를 기반으로 새 이미지를 출력한다. 강도 값은 출력 이미지에 추가된 노이즈의 양을 나타낸다. 강도 값이 높을수록 이미지 내에서 더 많은 변형이 생성되지만 제공된 프롬프트와 의미상 일치하지 않는 이미지가 생성될 수 있다.
원본 이미지에 노이즈를 추가하는 img2img 기능은 이미지 데이터의 시각적 특징을 변경하고 익명화하는 데이터 익명화 및 데이터 증대에 잠재적으로 유용하다. 동일한 프로세스가 이미지 해상도를 높이고 잠재적으로 이미지에 더 많은 세부 정보를 추가하는 이미지 업스케일링에도 유용할 수 있다. 또한 이미지 압축을 위한 도구로 스테이블 디퓨전이 실험되었다. JPEG 및 WebP와 비교하여 스테이블 디퓨전에서 이미지 압축에 사용되는 최근 방법은 작은 텍스트와 얼굴을 보존하는 데 한계가 있다.
img2img를 통한 이미지 수정에 대한 추가 사용 사례는 스테이블 디퓨전 모델의 수많은 프런트 엔드 구현을 통해 제공된다. 인페인팅에는 사용자가 제공한 레이어 마스크로 묘사된 기존 이미지의 일부를 선택적으로 수정하는 작업이 포함되며, 이는 제공된 프롬프트에 따라 새로 생성된 콘텐츠로 마스크된 공간을 채운다. 인페인팅(Inpainting) 사용 사례를 위해 특별히 미세 조정된 전용 모델은 스테이블 디퓨전 2.0 출시와 함께 Stability AI에 의해 생성되었다. 반대로, 아웃페인팅은 이미지를 원래 크기 이상으로 확장하여 제공된 프롬프트에 따라 생성된 콘텐츠로 이전의 빈 공간을 채운다.
"length2img"라는 깊이 기반 모델이 2022년 11월 24일 스테이블 디퓨전 2.0 출시와 함께 도입되었다. 이 모델은 제공된 입력 이미지의 깊이를 추론하고 텍스트 프롬프트와 깊이 정보를 기반으로 새로운 출력 이미지를 생성한다. 이를 통해 생성된 출력에서 원본 입력 이미지의 일관성과 깊이가 유지될 수 있다.
컨트롤넷.
컨트롤넷(ControlNet)은 추가 조건을 통합하여 확산 모델을 관리하도록 설계된 신경망 아키텍처이다. 이는 신경망 블록의 가중치를 "잠긴" 복사본과 "훈련 가능한" 복사본으로 복제한다. "학습 가능한" 복사본은 원하는 조건을 학습하는 반면 "잠긴" 복사본은 원래 모델을 유지한다. 이 접근 방식은 이미지 쌍의 작은 데이터 세트를 사용한 교육이 생산 준비 확산 모델의 무결성을 손상시키지 않도록 보장한다. "제로 컨볼루션"은 가중치와 편향이 모두 0으로 초기화된 1×1 컨볼루션이다. 훈련 전에 모든 제로 컨볼루션은 제로 출력을 생성하여 컨트롤넷으로 인한 왜곡을 방지한다. 어떤 레이어도 처음부터 훈련되지 않는다. 원래 모델을 안전하게 유지하면서 프로세스는 여전히 미세 조정 중이다. 이 방법을 사용하면 소규모 또는 개인용 장치에서도 교육이 가능하다.
DALL-E와 같은 모델과 달리 스테이블 디퓨전은 모델(사전 훈련된 가중치)과 함께 소스 코드를 사용할 수 있도록 한다. 모델(M)에 RAIL(Responsible AI License)의 일종인 Creative ML OpenRAIL-M 라이선스를 적용한다. 이 라이선스는 범죄, 명예훼손, 희롱, 신상 털기, "미성년자 착취", 의학적 조언 제공, 법적 의무 자동 생성, 법적 증거 생성, "... . 사회적 행동 또는 ... 개인 또는 성격 특성 ... [또는] 법적으로 보호되는 특성 또는 범주"에 속한다. 사용자는 생성된 출력 이미지에 대한 권리를 보유하며 상업적으로 자유롭게 사용할 수 있다.
인공지능 예술 또는 인공지능 아트(artificial intelligence art)는 텍스트-이미지 모델 및 음악 생성기와 같은 인공지능(AI) 프로그램을 사용하여 만든 예술 작품, 특히 이미지 및 음악 작곡이다. 디지털 아트와는 구별한다. AI 아트와 디지털 아트 모두 기술의 사용을 수반하지만 AI 아트는 인간 아티스트의 직접적인 입력 없이 예술을 자율적으로 생산할 수 있는 생성 알고리즘과 딥 러닝 기술을 사용하는 것이 특징이다.
인공지능은 1956년에 학문 분야로 확립되었으며 이후 수십 년 동안 여러 낙관론의 물결을 경험했다. 확립 이래 인공지능 분야의 연구자들은 인간 마음의 본질과 인간과 같은 지능을 부여받은 인공 존재를 만드는 윤리적 결과에 대한 철학적 논쟁을 제기했다. 이러한 문제는 고대부터 신화, 허구 및 철학에 의해 이전에 탐구되었다.