[논문리뷰] NAMVIS: Next-Scale Autoregressive Multi-View Image Synthesis본 논문은 기존 diffusion 기반의 novel view synthesis 연구들이 가진 높은 추론 비용과 반복적인 denoising 과정의 한계를 해결하고자 합니다. 기존 방법론들은 개별 타겟 뷰를 생성할 때마다 반복적인 연산을 수행해야 하므로 다중 뷰 생성 시 latency가 크게 증가하는 문제가 있습니다.#Review#Novel View Synthesis#Autoregressive Model#Multi-View Consistency#Diffusion-free#Pose Encoding#Geometry-conditioned2026년 10월 7일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DiffusionGemma Technical Report본 논문은 기존 Autoregressive(AR) 모델이 가진 엄격한 순차적 생성 방식의 메모리 병목 현상을 해결하기 위해 DiffusionGemma를 제안합니다.#Review#DiffusionGemma#Discrete Diffusion#Autoregressive Model#Inference Efficiency#Pareto Frontier#Adaptive Stopping#Sampler Distillation2026년 8월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MV-Forcing: Long Multi-View Video Generation via 4D-Grounded Spatio-Temporal Self-Forcing본 논문은 temporal autoregression과 multi-view synthesis의 장점을 결합하여, 시간과 뷰 개수의 제약 없이 일관된 장편 비디오를 생성하는 것을 목표로 합니다.#Review#Multi-View Video Generation#Autoregressive Model#Diffusion Models#Spatio-Temporal Self-Forcing#3D Reconstruction#Distribution Matching Distillation#4D-Grounded Geometric Prior2026년 7월 6일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Quickest Detection of Hallucination Onset: Delay Bounds and Learned CUSUM Statistics본 논문은 LLM의 환각(Hallucination) 탐지를 단순한 분류(Classification) 문제가 아닌 스트리밍 환경에서의 Sequential Change-Point Detection 문제로 재정의합니다.#Review#Sequential Change-Point Detection#Hallucination Detection#CUSUM#Lorden Bound#Information Rate#Autoregressive Model2026년 6월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ARM: An AutoRegressive Large Multimodal Model with Unified Discrete Representations본 연구는 기존 멀티모달 모델들이 시각적 인코더와 언어 모델을 단순히 결합하는 방식에서 벗어나, 모달리티 간의 진정한 통합을 달성하고자 합니다.#Review#Autoregressive Model#Large Multimodal Model#Discrete Representation#Visual Tokenization#Unified Architecture2026년 6월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MARS: Enabling Autoregressive Models Multi-Token Generation본 논문은 기존의 AR 모델이 추론 시 토큰을 하나씩 생성함에 따라 발생하는 불필요한 컴퓨팅 자원 낭비 문제를 해결하고자 한다.#Review#MARS#Autoregressive Model#Multi-Token Generation#Inference Acceleration#Block-Masked Prediction#Instruction-tuned LLM2026년 4월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] UniX: Unifying Autoregression and Diffusion for Chest X-Ray Understanding and Generation의료 영상 이해(semantic abstraction)와 생성(pixel-level reconstruction)이라는 근본적으로 상충하는 목표를 기존 파라미터 공유 방식의 단일 모델에서 통합할 때 발생하는 성능 저하 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Chest X-Ray#Medical Foundation Model#Autoregressive Model#Diffusion Model#Multimodal Learning#Image Understanding#Image Generation#Cross-Modal Attention2026년 1월 20일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Plenoptic Video Generation본 논문은 기존 카메라 제어형 비디오 재렌더링 방법들이 다중 뷰 시나리오에서 일관된 시공간적 일관성을 유지하지 못하는 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Generative Video#Camera Control#Plenoptic Function#Autoregressive Model#Diffusion Transformer#3D FOV Retrieval#Spatio-Temporal Consistency2026년 1월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Learning from Next-Frame Prediction: Autoregressive Video Modeling Encodes Effective Representations기존 시각 생성 사전 훈련 방법론이 비디오의 핵심적인 시간 정보를 간과하거나, 자기회귀 방식이 의미론적 부정확성 및 낮은 생성 품질을 겪는 문제를 해결합니다.#Review#Autoregressive Model#Video Modeling#Generative Pretraining#Representation Learning#Flow-Matching Decoder#Context Isolation#Masked Next-Frame Prediction2025년 12월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Next-Embedding Prediction Makes Strong Vision Learners본 논문은 자연어 처리 분야의 생성적 사전 훈련(generative pretraining) 성공 사례에서 영감을 받아, 다음 임베딩 예측(next-embedding prediction) 을 통해 비전 태스크에서 강력한 자기 지도 학습(self-supervised learning) 모델을 구축하는 것을 목표로 합니다.#Review#Self-supervised Learning#Generative Pretraining#Vision Transformer#Next-Embedding Prediction#Autoregressive Model#Image Classification#Semantic Segmentation#Causal Masking2025년 12월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DEER: Draft with Diffusion, Verify with Autoregressive Models본 논문은 autoregressive (AR) 디코딩의 내재된 지연으로 인해 발생하는 LLM 기반 에이전트 및 추론 시스템의 효율성 문제를 해결하고자 합니다. 특히, 기존 AR 기반 드래프터의 단계별 불확실성 누적과 순차적 디코딩으로 인한 제한적인 가속화 문제를 극복하는 것을 목표로 합니다.#Review#Speculative Decoding#Diffusion LLM#Autoregressive Model#Inference Acceleration#Model Alignment#Code Generation#Block Regeneration2025년 12월 17일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] A Style is Worth One Code: Unlocking Code-to-Style Image Generation with Discrete Style Space본 논문은 기존 텍스트 프롬프트, 참조 이미지, LoRA 기반 스타일 생성 방식이 겪는 스타일 일관성 부족, 창의성 한계, 복잡한 스타일 표현 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Code-to-Style Generation#Discrete Style Space#Style Codebook#Autoregressive Model#Diffusion Models#Visual Stylization#Generative AI2025년 11월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] BLIP3o-NEXT: Next Frontier of Native Image Generation본 논문은 BLIP3o-NEXT 라는 오픈소스 기반 모델을 제안하여 차세대 이미지 생성의 발전을 목표로 합니다. 단일 아키텍처 내에서 텍스트-투-이미지 생성 과 이미지 편집 기능을 통합하고, 강력한 이미지 생성 및 편집 능력을 시연하는 것을 주된 목표로 합니다.#Review#Image Generation#Image Editing#Autoregressive Model#Diffusion Model#Reinforcement Learning#Multimodal AI#Foundation Model#Open-source2025년 10월 20일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MANZANO: A Simple and Scalable Unified Multimodal Model with a Hybrid Vision Tokenizer기존 통합 멀티모달 LLM이 시각적 이해와 생성 능력 사이의 성능 트레이드오프, 특히 텍스트가 풍부한 벤치마크에서의 저하를 겪는 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Multimodal LLM#Hybrid Tokenizer#Text-to-Image Generation#Visual Question Answering#Autoregressive Model#Diffusion Decoder#Unified Architecture#Model Scaling2025년 9월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Autoregressive Universal Video Segmentation Model현재 단편화된 비디오 분할 태스크들을 단일 아키텍처 로 통합하고, 프롬프트 기반(prompted) 및 비프롬프트 기반(unprompted) 비디오 분할을 아우르는 범용 모델을 개발하는 것이 목표입니다.#Review#Video Segmentation#Autoregressive Model#Universal Model#State Space Models#Mamba#Parallel Training#Streaming Video#Deep Learning2025년 8월 27일댓글 수 로딩 중