[논문리뷰] 2D Gaussian Splatting with Semantic Alignment for Image Inpainting본 논문은 기존 이미지 인페인팅 방법론의 이산적인 픽셀 처리 방식이 갖는 한계를 극복하고, 2D Gaussian Splatting(2DGS) 의 연속적인 특성을 활용하여 픽셀 수준의 일관성과 전역적인 의미론적 정합성을 갖춘 고품질 이미지 인페인팅 프레임워크를 개발하는 것을 목표로 합니다.#Review#Image Inpainting#2D Gaussian Splatting#Semantic Alignment#DINO Features#Patch-level Rasterization#Continuous Representation#Generative Models2025년 9월 12일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Latent Diffusion Model without Variational Autoencoder기존 잠재 확산 모델(LDM)이 VAE(Variational Autoencoder) 의 한계로 인해 훈련 비효율성, 느린 추론 속도, 낮은 전이 학습 능력을 보이는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Latent Diffusion Model#Variational Autoencoder#Self-supervised Learning#DINO Features#Generative Models#Image Generation#Training Efficiency#Unified Representation2025년 10월 20일댓글 수 로딩 중