[논문리뷰] Scenes as Objects, Not Primitives: Instance-Structured 3D Tokenization from Unposed Views본 논문은 기존의 Feed-forward 3D 재구성 방법론들이 씬을 객체 단위가 아닌 밀집된 원시 기하학적 요소(Points, Gaussians)의 집합으로 표현하여 객체 수준의 추론과 조작이 어렵다는 문제를 해결합니다 .#Review#3D Reconstruction#Instance Segmentation#Gaussian Splatting#Feed-forward#Tokenization#Object-centric2026년 6월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] VGGT-Edit: Feed-forward Native 3D Scene Editing with Residual Field Prediction본 논문은 기존의 3D 장면 편집 모델들이 직면한 다중 뷰 불일치 및 연산 효율성 문제를 해결하고자 합니다. 대부분의 기존 연구들은 2D 이미지를 개별적으로 편집한 후 이를 3D로 다시 쌓는 '2D-lifting' 방식을 채택하고 있어, 뷰 간의 기하학적 일관성이 깨지거나 텍스처가 흐릿해지는 한계가 존재합니다.#Review#3D Scene Editing#Feed-forward#Residual Field Prediction#Text-conditioned Editing#Multi-view Consistency#DeltaScene Dataset2026년 5월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] 2Xplat: Two Experts Are Better Than One Generalist기존의 3D Gaussian Splatting (3DGS) 파이프라인은 Scene당 수십 분에서 수 시간까지 소요되는 계산 집약적인 Iterative Optimization 절차에 의존하여 광범위한 적용에 한계가 있었습니다.#Review#3D Gaussian Splatting (3DGS)#Pose-free#Feed-forward#Two-Experts Architecture#Geometry Estimation#Appearance Modeling#Novel View Synthesis#Training Efficiency2026년 3월 24일댓글 수 로딩 중