[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] FantasyTalking2: Timestep-Layer Adaptive Preference Optimization for Audio-Driven Portrait Animation오디오 기반 인물 애니메이션에서 모션 자연스러움, 립싱크 정확도, 시각적 품질 과 같은 다양한 인간 선호도를 동시에 만족시키지 못하는 문제를 해결하는 것이 목표입니다. 기존 방식의 상충하는 선호도 목표와 대규모 다차원 선호도 데이터셋의 부족을 극복하고, 생성 모델이 미세한 인간 선호도에 더 잘 정렬되도록 합니다.#Review#Audio-Driven Animation#Preference Optimization#Diffusion Models#Reward Modeling#Human Feedback#Multi-Objective Optimization#Timestep-Layer Adaptive2025년 8월 18일댓글 수 로딩 중