[논문리뷰] INSPATIO-WORLD: A Real-Time 4D World Simulator via Spatiotemporal Autoregressive Modeling본 논문은 기존의 비디오 생성 모델들이 장기적인 공간 일관성을 유지하지 못하고 실시간 대화형 내비게이션을 지원하는 데 한계가 있다는 문제점을 해결하고자 합니다.#Review#World Model#Spatiotemporal Autoregressive#Diffusion Transformer#Camera Control#Distribution Matching Distillation2026년 4월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ShotStream: Streaming Multi-Shot Video Generation for Interactive Storytelling최근 Text-to-Video Model들은 단일 쇼트(single-shot) 비디오 생성에서 높은 성능을 보이지만, 영화나 TV와 같은 긴 서사적 스토리텔링(Long-form Narrative Storytelling)을 위해서는 Multi-shot Video Generation 이 필수적입니다.#Review#Multi-Shot Video Generation#Interactive Storytelling#Causal Architecture#Distribution Matching Distillation#Self Forcing#Dual-Cache Memory#RoPE Discontinuity Indicator2026년 3월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Context Forcing: Consistent Autoregressive Video Generation with Long Context이 논문은 현재 자동회귀 비디오 생성 모델들이 짧은 컨텍스트 윈도우와 학생-교사 불일치로 인해 장기적인 일관성(forgetting-drifting dilemma)을 유지하기 어렵다는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Video Generation#Autoregressive Models#Long Context#Temporal Consistency#Diffusion Models#Context Forcing#Memory Management#Distribution Matching Distillation2026년 2월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Reward Forcing: Efficient Streaming Video Generation with Rewarded Distribution Matching Distillation효율적인 스트리밍 비디오 생성 시 기존 방법론들이 정적 초기 토큰에 과도하게 의존하여 동적 움직임 저하와 '프레임 복사' 문제를 겪는 한계를 극복하고자 합니다. 본 연구는 실시간으로 높은 시각적 충실도와 강력한 움직임 역동성을 동시에 유지하는 비디오 생성을 목표로 합니다.#Review#Streaming Video Generation#Video Diffusion Models#Distribution Matching Distillation#Reinforcement Learning#Autoregressive Models#Attention Sink#Real-time2025년 12월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Phased DMD: Few-step Distribution Matching Distillation via Score Matching within Subintervals본 논문은 Distribution Matching Distillation (DMD) 을 통해 스코어 기반 생성 모델을 효율적인 few-step 생성기로 증류하는 과정에서 발생하는 한계점들을 해결하고자 합니다.#Review#Distribution Matching Distillation#Few-step Diffusion#Score Matching#Mixture-of-Experts#Generative Models#Image Generation#Video Generation#Model Distillation2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중