[논문리뷰] Refinement Is Inherently Editable: Training-Free Prompt-to-Prompt Image Editing with Generative Refinement Network본 논문은 기존 text-guided image editing 방법들이 겪는 배경 보존과 편집 품질 간의 트레이드오프 문제를 해결하기 위해 RefineEdit 프레임워크를 제안한다.#Review#Generative Refinement Network#Prompt-to-Prompt Image Editing#Training-free#Hierarchical Binary Quantization#Refinement-Guided Bit Routing#Mask Stabilization2026년 9월 20일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] GRNEdit: Efficient General Video Editing from a New Binary-Evidence Perspective in Generative Refinement Networks기존의 Instruction-based 비디오 편집 연구들은 거대 확산 모델이나 흐름 모델 위에서 복잡한 소스 컨디셔닝을 수행하여, 편집 의도를 반영하는 과정에서 연산 자원이 과도하게 소모되는 한계가 있습니다.#Review#Generative Refinement Networks#Video Editing#Binary Evidence#Hierarchical Binary Quantization#Identity-Aligned Null Condition#Instruction-Based Editing#Parameter-Efficient2026년 8월 17일댓글 수 로딩 중