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Genesislab Signs AI Ethics MOU with IAAE and THE AI

Genesislab has signed a memorandum of understanding with the International Association of AI Ethics and THE AI to collaborate on AI ethics initiatives. The three organizations aim to establish ethics-based AI development practices and strengthen domestic AI competitiveness globally.

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제네시스랩, IAAE·THE AI와 AI 윤리 공동 사업 협약 체결

제네시스랩이 국제인공지능&윤리협회, THE AI와 AI 윤리 공동 사업 협약을 체결했습니다. 세 기관은 AI 기술 개발 과정의 윤리 문제를 선제적으로 다루고, 윤리적인 AI 개발 생태계 조성과 가이드라인 제정에 협력합니다.

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Genesislab Launches AI Interactive Video Platform ZUICY

Genesislab has launched ZUICY, an AI-powered interactive video platform that recognizes viewer expressions, gaze, and voice responses. The platform features 36 interactive content titles and has signed content partnerships with popular creators.

뉴스

AI 인터랙티브 영상 플랫폼 쥬씨(ZUICY)를 정식 출시했습니다

제네시스랩이 AI 인터랙티브 영상 플랫폼 쥬씨(ZUICY)를 정식 출시했습니다. 시청자의 표정·시선·음성 반응을 AI로 인식해 영상과 소통할 수 있으며, 36종 콘텐츠가 제공되고 먹방 유튜버 히밥과도 공급 계약을 맺었습니다.

기술

딥 컨볼루션 신경망의 일반화 능력을 활용한 컬러 안저 사진의 분류기 개선

본 논문은 Classifier의 confidence 기반 노이즈 레이블 필터링과 pseudo-labeling을 결합한 SSL 방식을 제안하며, 노이즈 데이터와 희귀 양성 사례 탐지 모두에서 우수한 성능을 보였고 최종적으로 off-site validation set에서 AUROC 0.9993을 달성하였다.

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Leveraging the Generalization Ability of Deep Convolutional Neural Networks for Improving Classifiers for Color Fundus Photographs

This paper proposes a confidence-based noisy label filtering combined with pseudo-labeling SSL, demonstrating strong performance on noisy data and rare positive case detection, ultimately achieving an AUROC of 0.9993 on the off-site validation set.

기술

어텐션 기반 LSTM을 이용한 미지의 변화 패턴에 강인한 특징 표현 학습

본 논문은 attentive mode variational LSTM을 통해 입력 정보를 task-relevant 특징과 task-irrelevant 특징으로 분리하여 unseen mode of variation에 강인한 시공간 특징을 추출하는 방법을 제안하며, 표정 인식과 동작 인식 두 태스크에서 SOTA를 달성하였다.

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Encoding features robust to unseen modes of variation with attentive long short-term memory

This paper proposes an attentive mode variational LSTM that disentangles task-relevant and task-irrelevant features, achieving state-of-the-art on facial expression and action recognition.

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Lightweight and Effective Facial Landmark Detection using Adversarial Learning with Face Geometric Map Generative Network

This paper demonstrates that adversarial training with facial geometric information effectively improves FLD performance, and presents a simple yet effective architecture that enables landmark extraction using only the encoder at test time.

기술

적대적 학습 기반의 경량·고효율 얼굴 랜드마크 검출: Face Geometric Map 생성 네트워크

논문은 얼굴의 기하학적 정보를 활용한 적대적 학습이 FLD 성능을 향상시킨다는 것을 보여주며, 테스트 시 인코더만으로 랜드마크를 추출할 수 있는 간단하고 효과적인 구조를 제안한다는 점에서 의의가 있다.

기술

연령별 성별 추정

본 논문은 공간 주파수 영역 비평가 네트워크와 나이·성별 교차 학습 전략을 통해 기존 방법 대비 우수한 분류 성능을 달성하였으며, 주파수 필터링으로 생성 이미지 내 나이·성별 정보를 효과적으로 보존했다는 점에서 주목할 만하다.

technology

Age-gender estimation

This paper proposes a spatial frequency domain critic with an alternating training strategy, effectively preserving age and gender information in generated images and outperforming existing methods.