[논문리뷰] Any-OPD: Heterogeneous On-Policy Distillation for Flow-Matching Models via Representation-Space Bridging본 논문은 이질적인 모델 패밀리 간의 on-policy distillation이 불가능하다는 문제점을 해결합니다. 기존의 distillation 방식은 Teacher와 Student가 VAE 잠재 공간, 아키텍처, 그리고 noise schedule을 공유해야 한다는 동질성(Homogeneity) 가정을 전제로 합니다 .#Review#On-policy Distillation#Flow-matching#Heterogeneous#Representation-space Bridging#Latent Generators#Knowledge Distillation#DINOv22026년 8월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Wan-Streamer v0.2: Higher Resolution, Same Latency본 논문은 Wan-Streamer v0.1의 핵심인 네이티브 스트리밍 프레임워크를 유지하면서, 기존 192p의 낮은 출력 해상도를 개선하여 실시간 상호작용의 시각적 품질을 높이는 것을 목표로 합니다.#Review#Native-streaming#Audio-visual Interaction#Context-parallel#Latency-preserving#Ulysses-style#Flow-matching#Real-time2026년 7월 6일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] FlowR2A: Learning Reward-to-Action Distribution for Multimodal Driving Planning본 논문은 기존 자율주행 계획 연구의 양대 산맥인 Scoring-based 방식과 Anchor-based 방식 사이의 구조적 한계를 해결하고자 한다.#Review#Multimodal Driving Planning#Flow-matching#Reward-conditioned Distribution#Autonomous Driving#Trajectory Generation#Classifier-Free Guidance2026년 6월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Lumos-Nexus: Efficient Frequency Bridging with Homogeneous Latent Space for Video Unified Models본 논문은 기존의 커넥터 기반 비디오 생성 모델이 높은 시각적 품질과 복잡한 논리적 추론 능력을 동시에 달성하는 데 겪는 한계를 해결하고자 합니다.#Review#Video Unified Models#Unified Progressive Frequency Bridging#Reasoning-driven Generation#Connector-based#Flow-matching#Visual Fidelity2026년 5월 31일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Qwen-VLA: Unifying Vision-Language-Action Modeling across Tasks, Environments, and Robot Embodiments본 논문은 기존의 embodied AI 모델들이 특정 작업이나 로봇 플랫폼에만 고도화되어 있어 발생하는 파편화(fragmentation) 문제를 해결하기 위해 통합 모델을 제안합니다. 현재의 방식은 데이터 활용도가 낮고 일반화 성능이 제한적이라는 한계가 있습니다.#Review#Embodied Intelligence#Vision-Language-Action Models#Flow-matching#Multi-task Learning#Cross-embodiment#Reinforcement Learning2026년 5월 28일댓글 수 로딩 중