[논문리뷰] MRI Super-Resolution with Deep Learning: A Comprehensive Survey본 조사는 딥러닝(DL) 기반 자기공명영상(MRI) 초해상화(SR) 기술의 최신 발전을 포괄적으로 검토하고 체계적으로 분류하는 것을 목표로 합니다. 컴퓨터 비전, 계산 영상학, 역문제 및 MR 물리학 관점에서 접근하여 이론적 기반, 아키텍처, 학습 전략, 벤치마크 데이터셋, 성능 지표 등을 분석합니다.#Review#MRI Super-Resolution#Deep Learning#Computational Imaging#Inverse Problems#Generative AI#Medical Imaging#Survey2025년 11월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Layer-Aware Video Composition via Split-then-Merge본 논문은 생성 비디오 합성에서 제어력을 강화하고 데이터 부족 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Generative Video Composition#Diffusion Models#Layer-Aware Generation#Self-Composition#Affordance Learning#Video Editing#Data Augmentation2025년 11월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Geometrically-Constrained Agent for Spatial Reasoning본 논문은 Vision Language Models (VLMs)이 공간 추론 시 겪는 의미론-기하학적 간극(semantic-to-geometric gap) 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Spatial Reasoning#Vision Language Models (VLMs)#Geometric Constraints#Agentic AI#Tool Integration#Semantic-to-Geometric Gap#Task Formalization2025년 11월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] From Pixels to Feelings: Aligning MLLMs with Human Cognitive Perception of Images본 논문은 MLLM(Multimodal Large Language Model) 이 이미지 내 객체를 인식하는 '무엇'을 넘어, 인간이 이미지를 주관적으로 인지하는 '어떻게 느끼는지'를 이해하는 능력의 부족을 해결하고자 합니다.#Review#Multimodal LLM#Human Cognition#Image Perception#Benchmarking#Supervised Fine-tuning#Image Generation#Aesthetics#Memorability2025년 11월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Focused Chain-of-Thought: Efficient LLM Reasoning via Structured Input Information본 연구는 대규모 언어 모델(LLM)의 Chain-of-Thought (CoT) 추론 과정에서 발생하는 과도한 토큰 사용과 높은 추론 지연 시간 문제를 해결하고자 합니다. 훈련 없이(training-free) 입력 중심의 접근 방식을 통해 LLM의 추론 효율성을 높이고자 합니다.#Review#LLM Reasoning#Chain-of-Thought#Prompt Engineering#Efficiency#Structured Input#Information Extraction#Cognitive Psychology#Token Reduction2025년 11월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Find the Leak, Fix the Split: Cluster-Based Method to Prevent Leakage in Video-Derived Datasets본 논문은 비디오 기반 데이터셋에서 발생하는 정보 누출(information leakage) 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Data Leakage#Video Datasets#Clustering#Frame Selection#Deep Learning#Object Detection#Dataset Partitioning#Dimensionality Reduction2025년 11월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] FedRE: A Representation Entanglement Framework for Model-Heterogeneous Federated Learning논문은 기존 FL 방법론이 가정하는 모델 동질성(homogeneous model architectures) 의 비현실성을 지적하며, 모델 이질성(model-heterogeneous FL) 환경에서 성능, 프라이버시, 통신 오버헤드 간의 효과적인 균형을 달성하는 것을 목표로 합니다.#Review#Federated Learning#Model Heterogeneity#Representation Learning#Privacy Preservation#Communication Efficiency#Entangled Representation#Knowledge Transfer2025년 11월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Fast3Dcache: Training-free 3D Geometry Synthesis Acceleration본 논문은 3D Diffusion 모델의 느린 추론 속도 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#3D Geometry Synthesis#Diffusion Models#Acceleration#Caching#Training-free#Flow Matching#Voxel Stabilization#Computational Efficiency2025년 11월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Every Token Counts: Generalizing 16M Ultra-Long Context in Large Language Models본 연구는 대규모 언어 모델(LLM)이 초장문 컨텍스트(ultra-long context) 를 효율적으로 처리하여 '기억하는 기계'를 구축하는 과제를 해결하고자 합니다.#Review#Large Language Models#Long Context#Sparse Attention#Hierarchical Sparse Attention (HSA)#Length Generalization#Mixture of Experts (MoE)#Transformer2025년 11월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DualVLA: Building a Generalizable Embodied Agent via Partial Decoupling of Reasoning and Action본 논문은 Vision-Language-Action (VLA) 모델에서 발생하는 '액션 퇴화(action degeneration)' 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Vision-Language-Action (VLA)#Embodied AI#Action Degeneration#Data Pruning#Knowledge Distillation#Multi-modal Reasoning#Robot Learning#VLA Score2025년 11월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DiP: Taming Diffusion Models in Pixel Space본 연구는 확산 모델(Diffusion Models)의 근본적인 문제인 생성 품질과 계산 효율성 간의 절충점 을 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Diffusion Models#Pixel Space#Latent Diffusion Models (LDMs)#Diffusion Transformer (DiT)#Patch Detailer Head#Global-Local Modeling#Computational Efficiency#ImageNet2025년 11월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DeepSeekMath-V2: Towards Self-Verifiable Mathematical Reasoning대규모 언어 모델(LLM)이 수학적 추론에서 최종 정답 기반 보상의 한계를 가지며, 이는 증명 작업에 적용하기 어렵고 추론의 정확성을 보장하지 못한다는 문제점을 해결하고자 합니다.#Review#Mathematical Reasoning#Large Language Models (LLMs)#Proof Verification#Self-Verification#Reinforcement Learning (RL)#Theorem Proving#Meta-Verification#Iterative Refinement2025년 11월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Decoupled DMD: CFG Augmentation as the Spear, Distribution Matching as the Shield본 논문은 Distribution Matching Distillation (DMD) 의 성공에 대한 기존의 이해에 도전하며, 복잡한 텍스트-투-이미지 생성 작업에서 CFG(Classifier-Free Guidance)가 필수적인 이유를 밝히고자 합니다.#Review#Diffusion Models#Model Distillation#Classifier-Free Guidance (CFG)#Distribution Matching#Text-to-Image Generation#Few-step Generation#Regularization#Score-based Models2025년 11월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] CaptionQA: Is Your Caption as Useful as the Image Itself?본 논문은 기존 MLLM 평가 방식이 캡션의 실제 활용성, 즉 다운스트림 태스크에서 이미지를 대체할 수 있는 능력 을 간과한다고 지적합니다.#Review#Image Captioning#Caption Evaluation#Multimodal LLM#Utility-based Benchmark#Question Answering (QA)#Domain-specific Taxonomy#Hallucination#MLLM Evaluation2025년 11월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Captain Safari: A World Engine본 논문은 기존 비디오 세계 모델들이 겪는 장기적인 3D 일관성 부족, 공격적인 6-DoF 카메라 궤적 추적의 어려움, 복잡한 야외 환경 표현의 한계를 극복하는 것을 목표로 합니다.#Review#World Engine#3D Consistent Video Generation#Pose-conditioned Memory#Camera Control#FPV Video Synthesis#Diffusion Models#Drone Video Dataset2025년 11월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Architecture Decoupling Is Not All You Need For Unified Multimodal Model본 논문은 통합 멀티모달 모델(UMM)에서 시각 생성 및 이해 태스크 간의 내재된 충돌을 완화하면서도 모델 아키텍처 디커플링에 과도하게 의존하지 않고 성능을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 과도한 디커플링이 통합 모델의 상호작용적 추론 능력과 지식 전이 능력을 저해하는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Unified Multimodal Models#Architecture Decoupling#Cross-Modal Attention#Attention Interaction Alignment (AIA) Loss#Task Conflicts#Image Generation#Image Understanding2025년 11월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] AnyTalker: Scaling Multi-Person Talking Video Generation with Interactivity Refinement본 논문은 다양한 다중 인물 데이터 수집의 높은 비용과 여러 인물을 일관된 상호작용으로 구동하기 어려운 문제를 해결하고자 합니다. 특히, 적은 양의 다중 인물 데이터로도 자연스러운 제스처, 생생한 감정, 상호작용이 풍부한 다중 인물 대화 영상을 확장 가능하게 생성하는 것을 목표로 합니다.#Review#Multi-Person Video Generation#Audio-Driven Animation#Diffusion Models#Interactivity Refinement#Identity-Aware Attention#Scalability#Data Efficiency2025년 11월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Adversarial Flow Models본 논문은 기존 GANs (Generative Adversarial Networks) 의 훈련 불안정성과 Flow Matching 모델의 저해상도 이산화 오류 및 반복적인 추론 비용 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Generative Models#Adversarial Flow Models#GANs#Flow Matching#Optimal Transport#Single-step Generation#Image Generation#Transformer Architecture2025년 11월 30일댓글 수 로딩 중
[pytest] async fixture를 플러그인 없이 요청 시 hard error로 전환pytest 9에서 async fixture를 처리할 플러그인 없이 요청하면 경고 대신 즉시 에러를 발생시키도록 변경#Python#pytest#async#Breaking Change#Fixtures2025년 11월 30일댓글 수 로딩 중
[vllm] W4A8 Marlin 커널 - 4비트 가중치 + 8비트 활성화 양자화Marlin 커널에 W4A8 지원을 추가하여 4비트 가중치와 8비트 활성화의 혼합 정밀도 추론 가능#vllm#Performance2025년 11월 29일댓글 수 로딩 중