[논문리뷰] ZipTok3D: High-Fidelity 3D Tokenization with Compact Token Prefixes본 논문은 기존 3D tokenizer들이 latent sequence 길이를 줄였을 때 기하학적 재구성 품질이 급격히 저하되는 문제를 해결하고자 합니다. 기존 방식들은 고정된 토큰 예산 하에 정보를 암묵적으로 분산시키므로, 토큰 수를 극단적으로 줄일 경우 전역 구조와 세부 사항 사이의 정보 병목 현상이 발생합니다.#Review#3D tokenization#3D representation learning#Neural fields#Iterative refinement#Nested dropout#Compact prefix2026년 9월 2일댓글 수 로딩 중