[논문리뷰] EvalVerse: Pipeline-Aware and Expert-Calibrated Benchmarking for Professional Cinematic Video Generation본 연구는 generative video foundation models의 빠른 발전으로 professional-grade cinematic synthesis에 대한 수요가 증가함에 따라, Reinforcement Learning (RL) 및 agentic workflows로의 전환에 필요한 신뢰할 수 있는 평가의 bottleneck 문제를 해결하고자 한다.#Review#Video Generation#Benchmarking#Cinematic Quality#VLM#Chain-of-Thought#Human-Machine Alignment#Evaluation Framework#Reinforcement Learning2026년 5월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Preserving Source Video Realism: High-Fidelity Face Swapping for Cinematic Quality본 논문은 기존의 얼굴 교체(face swapping) 기술들이 장시간의 복잡한 비디오 시퀀스에서 높은 충실도(high fidelity)와 시간적 일관성(temporal consistency)을 유지하는 데 어려움을 겪는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Face Swapping#Video Editing#Diffusion Models#Reference-guided Generation#Temporal Consistency#Keyframe Conditioning#Cinematic Quality#Dataset Construction2025년 12월 9일댓글 수 로딩 중