[논문리뷰] 3D-RE-GEN: 3D Reconstruction of Indoor Scenes with a Generative Framework본 논문은 단일 2D 이미지로부터 시각 효과(VFX) 및 게임 개발에 즉시 활용 가능한, 수정 가능한 생산 준비 완료(production-ready) 3D 텍스처 메시 장면 을 재구성하는 것을 목표로 합니다.#Review#3D Reconstruction#Generative AI#Indoor Scenes#Compositional Framework#Differentiable Rendering#Image-to-3D#VFX#Game Development2025년 12월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Droplet3D: Commonsense Priors from Videos Facilitate 3D Generation3D 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 대규모 비디오 데이터에서 얻은 상식 사전(commonsense priors) 을 활용하여 3D 생성 모델의 일반화 능력을 향상시키는 것을 목표로 합니다.#Review#3D Generation#Video Diffusion Models#Spatial Consistency#Semantic Knowledge#Multi-view Synthesis#Large-scale Dataset#Image-to-3D#Text-to-3D2025년 9월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Collaborative Multi-Modal Coding for High-Quality 3D Generation본 논문은 기존 3D 생성 모델들이 단일 모달리티(예: RGB 이미지)에 의존하여 훈련 데이터의 범위가 제한되고 멀티모달 데이터의 상호 보완적 이점을 간과하는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#3D Generation#Multi-modal Learning#Diffusion Models#Triplane Representation#Collaborative Coding#Image-to-3D#Latent Space2025년 8월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Towards Scalable and Consistent 3D Editing3D 에셋의 기하학적 형태나 외관을 로컬하게 수정하는 3D 편집 태스크에서 발생하는 주요 난제들을 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#3D Editing#Generative Models#Transformer Architecture#Dataset Generation#Multimodal Learning#Conditional Generation#Image-to-3D2025년 10월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Seed3D 1.0: From Images to High-Fidelity Simulation-Ready 3D Assets본 논문은 실체화된 AI 에이전트 훈련을 위한 확장 가능한 환경 구축의 문제를 해결하고자 합니다. 기존 월드 시뮬레이터는 콘텐츠 다양성 또는 물리 정확도 중 하나에 국한되는 한계가 있으며, 특히 수동 자산 생성의 어려움으로 인해 확장성이 제한됩니다.#Review#3D Asset Generation#Simulation-Ready Assets#Diffusion Models#Physically Based Rendering (PBR)#Embodied AI#Robotic Simulation#Image-to-3D#Foundation Model2025년 10월 24일댓글 수 로딩 중