[논문리뷰] Tetris3D: 3D Scene Generation With Objects That Fit Together본 논문은 단일 이미지로부터 물리적, 기하학적으로 일관된 3D 장면을 재구성하기 위한 Tetris3D 프레임워크를 제안한다. 기존의 3D 생성 방법론은 개별 객체를 독립적으로 생성하거나 암시적(implicit)으로 결합하여, 인접 객체 간의 정밀한 물리적 호환성을 보장하는 데 한계가 있다.#Review#3D Scene Generation#Object Interaction#Physics Simulation#Amodal Completion#Autoregressive Inference#Voxel-based Generative Backbone#Spatial Context2026년 10월 7일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] FrameMorrow: Future-guided Frame Selection with Prospective Tokens for Long-Horizon Video Generation본 논문은 Long-horizon video generation 과정에서 발생하는 누적된 역사적 정보의 비효율성과 일관성 저하 문제를 해결합니다.#Review#Long-Horizon Video Generation#Prospective Tokens#Frame Selection#Plug-and-Play#Future-guided#Temporal Consistency#Autoregressive Inference2026년 10월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Magpie: Real-Time World Renderer for Interactive Games본 논문은 기존 게임 그래픽 파이프라인의 고비용 구조를 극복하고, 게임 엔진의 핵심인 게임플레이 디자인의 재현성을 유지하며 시각적 자유도를 높이기 위해 Magpie를 제안합니다.#Review#Generative World Renderer#Interactive Games#White-box Rendering#Gameplay Design#Autoregressive Inference2026년 8월 27일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] WEAVER, Better, Faster, Longer: An Effective World Model for Robotic Manipulation본 논문은 기존 월드 모델들이 복잡한 매니퓰레이션 태스크를 수행할 때 겪는 High Latency와 Context Length의 제한 문제를 해결하고자 한다.#Review#World Model#Robotic Manipulation#Autoregressive Inference#Transformer#Efficiency#Generative Modeling2026년 6월 11일댓글 수 로딩 중