[논문리뷰] PhyGenHOI: Physically-Aware 4D Generation of Dynamic Human-Object Interactions본 논문은 텍스트 기반의 4D Human-Object Interaction(HOI) 생성 시 발생하는 물리적 불일치와 시각적 부자연스러움을 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#4D Generation#Human-Object Interaction#Gaussian Splatting#Material Point Method#Diffusion Models2026년 5월 28일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Omni-WorldBench: Towards a Comprehensive Interaction-Centric Evaluation for World Models기존 비디오 기반 World Models 의 평가 벤치마크들은 주로 시각적 충실도(visual fidelity) 및 텍스트-비디오 정렬(text-video alignment)에만 협소하게 초점을 맞추거나, 시간적 역동성(temporal dynamics)을 근본적으로 무시하는 정적 3D 재구성(3D reconstruction) 메트릭에 의존해왔다.#Review#World Models#4D Generation#Interactive Response#Evaluation Benchmark#Omni-WorldSuite#Omni-Metrics#AgenticScore#Causal Consistency2026년 3월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] 4DNeX: Feed-Forward 4D Generative Modeling Made Easy본 논문은 단일 이미지로부터 4D(동적 3D) 장면 표현을 효율적으로 생성하는 피드포워드 프레임워크 인 4DNeX 를 제안합니다.#Review#4D Generation#Dynamic 3D#Generative Models#Diffusion Models#Single Image Input#Video Synthesis#Point Clouds#Dataset2025년 8월 19일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Gaussian Variation Field Diffusion for High-fidelity Video-to-4D Synthesis본 논문은 단일 비디오 입력으로부터 고품질의 동적인 3D 콘텐츠(4D)를 생성하는 문제를 해결하고자 합니다. 특히, 기존 4D 확산 모델링의 주요 도전 과제인 데이터 구축 비용 및 3D 형상, 외형, 움직임의 고차원성 으로 인한 직접 모델링의 어려움을 극복하는 것을 목표로 합니다.#Review#4D Generation#Video-to-3D Synthesis#Gaussian Splatting#Diffusion Models#Latent Space Modeling#Variational Autoencoder#Temporal Coherence2025년 8월 7일댓글 수 로딩 중