[논문리뷰] Decoupled Residual Denoising Diffusion Models for Unified and Data Efficient Image-to-Image Translation본 논문은 기존 coupled diffusion models가 unified I2I translation 과제에서 겪는 성능 한계를 해결하고자 합니다.#Review#Diffusion Models#Image-to-Image Translation#Domain Harmonization#Data Efficiency#Residual Learning#Manifold Lifting2026년 6월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] IF-Bench: Benchmarking and Enhancing MLLMs for Infrared Images with Generative Visual Prompting본 연구는 주로 자연 이미지에 훈련된 Multimodal Large Language Models (MLLMs) 의 적외선 이미지 이해 능력이 미개척 상태임을 문제로 인식하고 있습니다.#Review#Multimodal Large Language Models (MLLMs)#Infrared Image Understanding#Benchmark Dataset#Visual Question Answering (VQA)#Generative Visual Prompting (GenViP)#Domain Adaptation#Image-to-Image Translation2025년 12월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] NeuralRemaster: Phase-Preserving Diffusion for Structure-Aligned Generation기존 확산 모델이 데이터의 공간적 구조를 파괴하는 문제를 해결하고, 아키텍처 변경이나 추가 파라미터 없이 이미지의 위상을 보존하여 구조 정렬 생성(structure-aligned generation) 을 가능하게 하는 새로운 확산 프로세스를 제안합니다.#Review#Diffusion Models#Phase Preservation#Frequency Domain#Structure-Aligned Generation#Image-to-Image Translation#Sim-to-Real#Generative AI2025년 12월 4일댓글 수 로딩 중