KAIST Generative AI 세미나 자료 공유 (feat. manim skills)

KAIST 3D Generative AI Seminar (Dec 2025 / Mar 2026)

작년 12월과 올해 3월, KAIST에서 3D 생성형 AI 개론을 주제로 세미나를 진행했다.
기본적인 내용은 유사하지만, 최근 강의에는 AI agent CLI 및 tooling 발전을 반영해 Manim 기반 시각화 등을 추가하여 자료를 보강했다.

아래 pdf 자료와 동영상들을 첨부한다.

1. 📄 PDF 보기

2. Hierarchical Volume Decoding: 🎥 Hierarchical Volume Decoding 영상

vecset-VAE inference에서 dense voxel grid의
$O(N^3)$ query를 수행하지 않고,

surface에 비례하는 $O(N^2)$ 수준으로 decoding을 줄이는 방법.

3. Locality of VecSet VAE: 🎥 Locality of VecSet VAE 영상

vecset VAE의 attention은 명시적인 spatial encoding이 없음에도 불구하고,

공간적으로 가까운 point들이 소수의 representative token에 집중되는 localit를 보인다.

3개월 사이에도 툴과 접근 방식이 꽤 많이 바뀌는 걸 체감했다.
앞으로도 이런 변화들을 빠르게 흡수하면서 계속 업데이트해볼 생각이다.

• 처음엔 iframe embed 로 작성했는데 velog 에선 정상적으로 보이지 않는 것 같아 부득이하게 link 로 대체를...