[논문리뷰] Direct 3D-Aware Object Insertion via Decomposed Visual Proxies본 연구는 기존의 Object insertion 기술이 2D image plane에 국한되어 있어, 사용자가 원하는 물체의 3D pose를 정밀하게 제어하지 못하는 한계를 해결하고자 합니다.#Review#Object Insertion#Pose-Controllable#Decomposed Visual Proxies#3D-Aware#Diffusion Model#Image Synthesis2026년 6월 7일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Accelerating Masked Image Generation by Learning Latent Controlled Dynamics마스크 이미지 생성 모델(MIGMs)의 느린 생성 속도, 특히 양방향 어텐션의 다단계 계산으로 인한 비효율성 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 기존의 캐싱 기반 가속화 방법론이 가진 낮은 표현력과 샘플링 정보 미고려 문제를 극복하고, 모델 품질 저하를 최소화하면서 MIGMs의 가속화를 달성하고자 합니다.#Review#Masked Image Generation#Model Acceleration#Latent Dynamics Learning#Feature Prediction#Transformer Efficiency#Image Synthesis2026년 3월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] InfGen: A Resolution-Agnostic Paradigm for Scalable Image Synthesis본 논문은 기존 확산 모델이 고해상도 이미지 생성 시 해상도에 따라 연산 요구량이 제곱으로 증가 하여 4K 이미지 생성에 100초 이상 이 소요되는 문제점을 해결하고자 합니다.#Review#Image Synthesis#Resolution-Agnostic#Diffusion Models#Latent Space#VAE Decoder#High-Resolution Image Generation#Generative AI#Transformer Architecture2025년 9월 15일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] FastFit: Accelerating Multi-Reference Virtual Try-On via Cacheable Diffusion Models본 논문은 기존 가상 착용(Virtual Try-On) 기술이 다중 레퍼런스 의상 조합(가먼트 및 액세서리 포함)을 지원하지 못하고, 각 디노이징 단계에서 레퍼런스 피처의 중복 계산으로 인한 비효율성 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 빠르고 일관된 다중 레퍼런스 가상 착용 프레임워크를 제공하고자 합니다.#Review#Virtual Try-On#Diffusion Models#Cacheable Architecture#Multi-Reference#Semi-Attention#Efficiency#Image Synthesis2025년 9월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] LightSwitch: Multi-view Relighting with Material-guided Diffusion논문은 기존의 2D 이미지 리라이팅(relighting) 생성 모델들이 대상의 내재적 특성을 활용하지 못하거나 다중 뷰 데이터를 확장성 있게 고려하지 못해 불충분한 리라이팅 결과를 초래하는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Multi-view Relighting#Diffusion Models#Material-guided#Inverse Rendering#3D Scene Reconstruction#Image Synthesis#Consistent Relighting2025년 8월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] PixNerd: Pixel Neural Field Diffusion이 논문은 Variational Autoencoder (VAE) 기반의 기존 확산 모델이 야기하는 누적 오류와 디코딩 아티팩트 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Diffusion Models#Neural Fields#Pixel Space#Generative Models#Image Synthesis#Transformer Architecture#End-to-End Learning2025년 8월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] UltraHR-100K: Enhancing UHR Image Synthesis with A Large-Scale High-Quality Dataset본 논문은 초고해상도(UHR) Text-to-Image (T2I) 생성 시 직면하는 두 가지 주요 문제, 즉 대규모 고품질 UHR 데이터셋의 부재 와 미세한 디테일 합성을 위한 맞춤형 훈련 전략의 부족 을 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Ultra-High-Resolution#Text-to-Image Generation#Diffusion Models#Large-Scale Dataset#Frequency-Aware Training#Detail Enhancement#Image Synthesis2025년 10월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] FARMER: Flow AutoRegressive Transformer over Pixels본 논문은 연속적인 autoregressive 모델링이 직면하는 긴 시퀀스 및 고차원 공간 문제를 해결하며, Normalizing Flows (NF) 와 Autoregressive (AR) 모델을 결합하여 픽셀 수준에서 정확한 우도 추정과 고품질 이미지 합성을 위한 단일화된 생성 프레임워크인 FARMER 를 제시합니다.#Review#Normalizing Flows#Autoregressive Models#Generative Models#Image Synthesis#Tractable Likelihood#Dimension Reduction#Distillation#Classifier-Free Guidance2025년 10월 28일댓글 수 로딩 중