[논문리뷰] 2Xplat: Two Experts Are Better Than One Generalist기존의 3D Gaussian Splatting (3DGS) 파이프라인은 Scene당 수십 분에서 수 시간까지 소요되는 계산 집약적인 Iterative Optimization 절차에 의존하여 광범위한 적용에 한계가 있었습니다.#Review#3D Gaussian Splatting (3DGS)#Pose-free#Feed-forward#Two-Experts Architecture#Geometry Estimation#Appearance Modeling#Novel View Synthesis#Training Efficiency2026년 3월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Holi-Spatial: Evolving Video Streams into Holistic 3D Spatial Intelligence본 논문의 핵심 목표는 수동 개입 없이 원시 비디오 스트림을 대규모의 홀리스틱 3D 공간 지능 데이터로 자동 변환하는 파이프라인인 Holi-Spatial 을 제시하는 것입니다.#Review#3D Spatial Intelligence#Video Stream Processing#Automated Data Curation#3D Gaussian Splatting (3DGS)#Vision-Language Models (VLMs)#Open-Vocabulary Segmentation#Spatial Reasoning#Multimodal Datasets2026년 3월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SUCCESS-GS: Survey of Compactness and Compression for Efficient Static and Dynamic Gaussian Splatting본 논문은 3D Gaussian Splatting (3DGS) 의 방대한 메모리 사용량과 높은 연산 오버헤드 문제를 해결하고, 특히 4D 다이내믹 씬 에서의 실용적 배포를 어렵게 하는 한계를 극복하는 것을 목표로 합니다.#Review#3D Gaussian Splatting (3DGS)#Gaussian Compression#Model Efficiency#Novel View Synthesis#Dynamic Scenes#Parameter Compression#Restructuring Compression#Real-time Rendering2025년 12월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ReCamDriving: LiDAR-Free Camera-Controlled Novel Trajectory Video Generation본 연구는 자율 주행 환경에서 고품질의 카메라 제어 기반 신규 궤적 비디오 생성 문제를 해결하고자 합니다. 기존 복원(repair) 기반 방법들이 복잡한 아티팩트에 취약하고, LiDAR 기반 접근 방식이 데이터의 희소성과 불완전성으로 인해 기하학적 불일치를 겪는 한계를 극복하는 것이 목표입니다.#Review#Video Generation#Camera Control#Novel Trajectory#3D Gaussian Splatting (3DGS)#LiDAR-Free#Diffusion Models#Autonomous Driving#Scene Synthesis2025년 12월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] HyRF: Hybrid Radiance Fields for Memory-efficient and High-quality Novel View Synthesis3D Gaussian Splatting (3DGS) 의 실시간 고품질 렌더링 장점은 유지하면서, 뷰-의존적 효과 및 이방성 모양 모델링으로 인한 막대한 메모리 오버헤드 를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Novel View Synthesis#3D Gaussian Splatting (3DGS)#Neural Radiance Fields (NeRF)#Memory Efficiency#High-Quality Rendering#Hybrid Representation#Real-time Rendering2025년 9월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] IGL-Nav: Incremental 3D Gaussian Localization for Image-goal Navigation본 논문은 이미지-목표 내비게이션(Image-goal Navigation)의 근본적인 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 기존의 종단 간 RL 학습이나 모듈 기반 접근 방식이 탐색된 3D 환경과 목표 이미지 간의 기하학적 관계를 효과적으로 모델링하지 못하는 한계를 극복하고자 합니다.#Review#Image-goal Navigation#3D Gaussian Splatting (3DGS)#Incremental Scene Representation#Coarse-to-fine Localization#Embodied AI#Robotics#Differentiable Rendering2025년 8월 4일댓글 수 로딩 중