[논문리뷰] WEAVER, Better, Faster, Longer: An Effective World Model for Robotic Manipulation본 논문은 기존 월드 모델들이 복잡한 매니퓰레이션 태스크를 수행할 때 겪는 High Latency와 Context Length의 제한 문제를 해결하고자 한다.#Review#World Model#Robotic Manipulation#Autoregressive Inference#Transformer#Efficiency#Generative Modeling2026년 6월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Sensor2Sensor: Cross-Embodiment Sensor Conversion for Autonomous Driving본 논문은 자율주행 시스템(ADS) 검증에 필수적인 long-tail 데이터 확보의 어려움을 해결하기 위해 제안되었다.#Review#Autonomous Driving#Generative Modeling#Diffusion Model#4D Gaussian Splatting#Cross-Embodiment#Sensor Conversion2026년 5월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] What Matters for Diffusion-Friendly Latent Manifold? Prior-Aligned Autoencoders for Latent Diffusion본 논문은 기존 Latent Diffusion Models(LDMs)의 tokenizer들이 주로 reconstruction fidelity에만 초점을 맞추어 설계되어, 정작 확산 생성 모델의 학습에 적합한 latent space를 형성하지 못한다는 문제를 제기합니다 .#Review#Latent Diffusion Models#Tokenizer#Latent Manifold#Prior Alignment#Autoencoder#Generative Modeling#Representation Learning2026년 5월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Generative Modeling with Orbit-Space Particle Flow Matching본 논문은 현대의 Grid-based 생성 모델(Diffusion, Flow Matching)이 입자 시스템(Particle Systems)의 고유한 특성을 효과적으로 다루지 못한다는 점을 해결하고자 합니다 .#Review#Generative Modeling#Flow Matching#Particle Systems#Orbit-Space Canonicalization#Geometric Probability Paths#Surface Normals#Arc-Length Terminal Velocity2026년 5월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Latent Zoning Network: A Unified Principle for Generative Modeling, Representation Learning, and Classification본 논문은 생성 모델링(Generative Modeling) , 표현 학습(Representation Learning) , 분류(Classification) 라는 세 가지 핵심 ML 태스크를 단일 통합 원칙으로 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Generative Modeling#Representation Learning#Classification#Unified Framework#Latent Space#Flow Matching#Deep Learning#Image Generation2025년 9월 22일댓글 수 로딩 중