[논문리뷰] TC-AE: Unlocking Token Capacity for Deep Compression Autoencoders본 논문은 Deep Compression 오토인코더에서 발생하는 잠재 표현의 붕괴(Latent Representation Collapse) 문제를 해결하여 생성 성능을 개선하고자 합니다.#Review#Vision Transformer#Deep Compression#Autoencoder#Latent Diffusion Models#Token Scaling#Staged Token Compression#Self-Supervised Learning2026년 4월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DC-VideoGen: Efficient Video Generation with Deep Compression Video Autoencoder본 논문은 기존 비디오 확산 모델의 높은 훈련 및 추론 비용 문제를 해결하여, 고해상도 및 장시간 비디오 생성의 효율성을 대폭 향상시키는 것을 목표로 합니다. 특히, 사전 훈련된 모델의 품질을 유지하면서 깊은 압축 잠재 공간 으로 효율적으로 전환하는 프레임워크를 개발하는 데 중점을 둡니다.#Review#Video Generation#Diffusion Models#Video Autoencoder#Deep Compression#Model Acceleration#Fine-tuning#Latent Space#Temporal Modeling2025년 10월 1일댓글 수 로딩 중