[논문리뷰] Agent Banana: High-Fidelity Image Editing with Agentic Thinking and Tooling본 논문은 기존 이미지 편집 모델의 한계를 극복하고, 전문적인 워크플로우를 지원하는 고품질, 네이티브 해상도 이미지 편집 시스템을 개발하는 것을 목표로 합니다.#Review#Image Editing#Agentic AI#Multi-turn Interaction#High-Fidelity#Native Resolution#LLM#Context Folding#Layer Decomposition2026년 2월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SnapGen++: Unleashing Diffusion Transformers for Efficient High-Fidelity Image Generation on Edge DevicesDiffusion Transformer (DiT) 모델은 최첨단 이미지 생성 품질을 제공하지만, 높은 계산 및 메모리 비용으로 인해 엣지 디바이스 에서의 배포가 비실용적인 문제를 해결하는 것이 목표입니다.#Review#Diffusion Transformers#Edge AI#Efficient Image Generation#Sparse Attention#Elastic Training#Knowledge Distillation#Mobile AI#High-Fidelity2026년 1월 13일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] UltraShape 1.0: High-Fidelity 3D Shape Generation via Scalable Geometric Refinement본 논문은 3D 콘텐츠 생성에서 데이터 품질, 기하학적 확장성, 미세 디테일 합성이라는 주요 과제를 해결하기 위해, 고품질의 3D 형상을 효율적으로 생성하는 확장 가능한(scalable) 3D 확산 프레임워크인 UltraShape 1.0 을 제안합니다.#Review#3D Shape Generation#Diffusion Models#Geometric Refinement#Data Curation#Watertight Mesh#Voxel-based#Scalability#High-Fidelity2025년 12월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] LATTICE: Democratize High-Fidelity 3D Generation at Scale본 논문은 고품질 3D 에셋 생성에 있어 3D 및 2D 생성 모델 간의 품질과 확장성 격차를 해소하는 것을 목표로 합니다. 특히, 3D 생성 과정의 높은 계산 복잡성과 효율적인 에셋 인코딩 방식 부재로 인해 발생하는 한계를 극복하고, 모델 확장성 및 성능 향상을 위한 효과적인 3D 표현을 정의하고자 합니다.#Review#3D Generation#High-Fidelity#Latent Representation#Voxel Grid#Diffusion Models#Transformer#Scalable AI#Asset Creation2025년 12월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ARTDECO: Towards Efficient and High-Fidelity On-the-Fly 3D Reconstruction with Structured Scene Representation본 논문은 단안 이미지 시퀀스에서 고효율 및 고품질의 실시간 3D 재구성 을 달성하는 것을 목표로 합니다. 기존 per-scene 최적화 방식의 높은 계산 비용과 feed-forward 모델 의 정확도 및 견고성 부족이라는 주요 트레이드오프를 해결하고자 합니다.#Review#3D Reconstruction#Monocular SLAM#Gaussian Splatting#Level of Detail (LoD)#Feed-Forward Models#Structured Scene Representation#Real-time#High-Fidelity2025년 10월 10일댓글 수 로딩 중