매일 수십억 명의 사람들이 온라인 쇼핑을 하지만, 매장 내 경험을 그대로 재현하는 것은 어려운 일입니다. 기술이 이 격차를 해소하는 데 도움을 줄 수 있지만, 고품질의 제품 시각 자료를 만드는 데는 비용과 시간이 많이 소요될 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 단 몇 장의 제품 이미지만으로 쇼핑 가능한 3D 제품 시각 자료를 생성하는 새로운 생성형 AI 기술이 개발되었습니다. 최신 발전은 Google의 최첨단 비디오 생성 모델인 Veo를 사용하여 Google 쇼핑에서 광범위한 제품 카테고리에 대한 대화형 3D 뷰를 생성합니다. 1세대 접근 방식은 Neural Radiance Fields (NeRF)를 사용하여 새로운 뷰를 렌더링했지만, 노이즈가 많은 입력 신호와 희소한 입력 뷰로 인한 모호성으로 어려움을 겪었습니다. 2세대 접근 방식은 이러한 제한 사항을 해결하기 위해 뷰 조건부 확산 사전(view-conditioned diffusion prior)을 사용했으며, 이를 통해 상당한 확장성 이점을 얻었고 Google 쇼핑에서 많은 신발에 대한 3D 표현 생성이 가능해졌습니다. 3세대 접근 방식은 Veo를 기반으로 하여 하나 이상의 제품 이미지에서 360° 회전 이미지를 생성하며, 다양한 제품 카테고리에 걸쳐 효과적으로 일반화됩니다. 이 접근 방식은 객체 중심의 희소한 제품 이미지 세트에서 정확한 포즈를 추정할 필요가 없어 신뢰성을 높였습니다. Veo는 최소 3개의 이미지만으로 고충실도 및 고품질의 새로운 뷰를 생성하여 환각 현상을 줄입니다. 앞으로의 전망은 온라인 쇼핑을 사용자에게 더욱 즐겁고 유익하며 매력적으로 만들기 위해 지속적으로 경계를 넓혀나가는 것입니다.