[논문리뷰] ViRDM: Taming Representation Distribution Matching for Few-Step Causal Video Generation본 논문은 Few-Step Causal Video Generation에서 기존의 DMD(Distribution Matching Distillation)가 요구하는 복잡하고 무거운 teacher–critic 구조를 제거하는 것을 목표로 합니다.#Review#Few-Step Causal Video Generation#Representation Distribution Matching (RDM)#Distribution Matching Distillation (DMD)#Stochastic Exits#Vector-Jacobian Products (VJP)#Dynamics Regularization2026년 9월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Mask Forcing: Improving Autoregressive Video Diffusion Distillation via Dual-Noise Masking Rollout본 연구는 Autoregressive (AR) video diffusion models이 실시간 비디오 생성에서 큰 잠재력을 보이지만, 생성된 비디오가 과도한 채도(over-saturation) 및 과도한 스무딩(over-smoothing) 문제로 인해 시각적 품질(visual quality)과 사실성(realism)이 제한되는 문제점을 해결하고자 합니다.#Review#Autoregressive Video Diffusion#Distribution Matching Distillation (DMD)#Mode Collapse#Dual-Noise Masking Rollout#Video Generation#Self-rollout#Visual Quality#Real-time Inference2026년 9월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DreamX-Phi 1.0: Action-Conditioned Video World Model for Robotic Manipulation기존 World Model들은 로봇 조작(Robotic Manipulation)을 위한 미래 관측 예측(Future Observation Prediction)에서 Photorealistic한 결과를 제공하지만, Action Fidelity 측면에서 중요한 한계점을 가집니다.#Review#Action-Conditioned Video World Model#Robotic Manipulation#SE(3) Transformation#Geometric Encoding#Depth Supervision#Object-Centric Consistency#Distribution Matching Distillation (DMD)#Action-Conditioned World Model#Robotic Manipulation#Video Prediction#Geometric Attention#Depth Supervision#Object Consistency#Distribution Matching Distillation2026년 8월 13일댓글 수 로딩 중