[논문리뷰] UltraTex: Unleashing 2K Multi-View Diffusion for 3D Texturing본 논문은 3D Texturing 분야에서 기존 다중 뷰 확산 모델이 가진 해상도 제약 및 계산 복잡도 문제를 해결하기 위해 UltraTex를 제안한다. 기존 모델들은 512 또는 768 해상도에 머물러 있어 고해상도 참조 이미지의 정밀한 세부 정보를 보존하지 못하는 한계가 있다.#Review#3D Texturing#Multi-View Diffusion#Diffusion Transformer#Background Token Dropping#Block-Sparse Attention#High-Resolution Generation2026년 9월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Nemotron-Labs-Diffusion-Image: Advancing Masked Discrete Diffusion for High-Resolution Image Synthesis본 논문은 기존 Masked Discrete Diffusion Model이 가진 자기 교정 능력의 부재와 대규모 코드북 학습의 어려움을 해결하기 위해 Nemotron-Labs-Diffusion-Image (NLD-Image)를 제안한다.#Review#Masked Discrete Diffusion#Text-to-Image Synthesis#Token Editing#Grouped Cross-Entropy#Codebook Sparsity#Self-Correction#High-Resolution Generation2026년 6월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SwiftI2V: Efficient High-Resolution Image-to-Video Generation via Conditional Segment-wise Generation본 논문은 2K 고해상도 I2V 생성에서 발생하는 계산 효율성(Efficiency)과 입력 이미지 충실도(Fidelity) 사이의 심각한 trade-off 문제를 해결하고자 한다.#Review#Image-to-Video#High-Resolution Generation#Diffusion Transformer#Conditional Segment-wise Generation#Efficiency#Streaming Inference2026년 5월 7일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] CineScale: Free Lunch in High-Resolution Cinematic Visual Generation기존 확산 모델이 낮은 해상도 데이터로 훈련되어 고해상도 시각 콘텐츠 생성 시 반복적인 패턴이나 흐릿함, 품질 저하 문제를 겪는 한계를 해결합니다.#Review#Diffusion Models#High-Resolution Generation#Image Generation#Video Generation#UNet Architecture#DiT Architecture#Scale Fusion#LoRA Fine-tuning2025년 8월 27일댓글 수 로딩 중