[논문리뷰] GenRecon: Bridging Generative Priors for Multi-View 3D Scene Reconstruction본 연구는 고전적인 Multi-view Reconstruction 기법이 복잡한 조명 환경이나 희소한 시점(Sparse view) 조건에서 구조적 붕괴를 겪는 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#3D Scene Reconstruction#Generative Priors#Multi-View Stereo#Diffusion Models#Neural Rendering#Latent Space2026년 5월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] RealWonder: Real-Time Physical Action-Conditioned Video Generation본 논문은 기존 비디오 생성 모델이 3D 물리적 액션(예: 힘, 로봇 조작)의 결과를 시뮬레이션하지 못하는 한계를 해결하고자 합니다. 단일 이미지에서 3D 물리적 액션에 조건화된 비디오를 실시간으로 생성 하여, 사용자가 물리적 상호작용의 결과를 즉시 확인할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.#Review#Video Generation#Physics Simulation#Real-Time#Action-Conditioned#3D Scene Reconstruction#Diffusion Models#Optical Flow2026년 3월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] EgoX: Egocentric Video Generation from a Single Exocentric Video본 연구는 단일 외부 시점(exocentric) 비디오 입력으로부터 사실적이고 일관성 있는 내부 시점(egocentric) 비디오를 생성하는 것을 목표로 합니다.#Review#Egocentric Video Generation#Exocentric-to-Egocentric#Video Diffusion Models#3D Scene Reconstruction#Geometry-Guided Attention#View Synthesis#Camera Pose Estimation#LoRA Adaptation2025년 12월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] GigaWorld-0: World Models as Data Engine to Empower Embodied AI본 논문은 GigaWorld-0 라는 통합 월드 모델 프레임워크를 개발하여 Embodied AI 를 위한 확장 가능하고 데이터 효율적인 데이터 엔진 으로 활용하는 것을 목표로 합니다.#Review#World Models#Embodied AI#Data Generation#Video Generation#3D Scene Reconstruction#Robotics#Vision-Language-Action2025년 11월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Lyra: Generative 3D Scene Reconstruction via Video Diffusion Model Self-Distillation본 논문의 핵심 목표는 실세계 다중 뷰 데이터 없이 단일 이미지 또는 비디오 입력으로부터 고품질의 3D 및 4D 장면을 생성하는 것입니다.#Review#Generative AI#3D Scene Reconstruction#Video Diffusion Models#Self-Distillation#3D Gaussian Splatting#Dynamic 4D Generation#Monocular Input2025년 9월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] LightSwitch: Multi-view Relighting with Material-guided Diffusion논문은 기존의 2D 이미지 리라이팅(relighting) 생성 모델들이 대상의 내재적 특성을 활용하지 못하거나 다중 뷰 데이터를 확장성 있게 고려하지 못해 불충분한 리라이팅 결과를 초래하는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Multi-view Relighting#Diffusion Models#Material-guided#Inverse Rendering#3D Scene Reconstruction#Image Synthesis#Consistent Relighting2025년 8월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] OmniX: From Unified Panoramic Generation and Perception to Graphics-Ready 3D Scenes본 논문은 기존 2D 리프팅(lifting) 방식이 외관 생성에만 치중하고 내재적 속성 인식을 간과하여 현대 그래픽스 파이프라인과의 통합이 어렵다는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Panoramic Generation#Panoramic Perception#3D Scene Reconstruction#Graphics-Ready Scenes#Physically Based Rendering (PBR)#Flow Matching Models#Cross-Modal Adapters#Synthetic Dataset (PanoX)2025년 10월 31일댓글 수 로딩 중