[논문리뷰] FSVideo: Fast Speed Video Diffusion Model in a Highly-Compressed Latent Space본 논문은 기존 비디오 확산 모델의 높은 추론 비용으로 인한 긴 대기 시간과 GPU 비용 문제를 해결하여, 더욱 빠르고 효율적인 비디오 생성을 가능하게 하는 고속 이미지-투-비디오 (I2V) 확산 프레임워크인 FSVideo 를 개발하는 것을 목표로 합니다.#Review#Video Diffusion Model#Image-to-Video Generation#Latent Space Compression#Diffusion Transformer (DiT)#Model Acceleration#Layer Memory#Video Upsampling2026년 2월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Focal Guidance: Unlocking Controllability from Semantic-Weak Layers in Video Diffusion Models본 논문은 Diffusion Transformer (DiT) 기반의 Image-to-Video (I2V) 모델에서 텍스트 프롬프트에 대한 제어력 부족 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Video Diffusion Models#Image-to-Video Generation#Diffusion Transformers (DiT)#Controllability#Semantic Alignment#Focal Guidance#Prompt Adherence2026년 1월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MotionRAG: Motion Retrieval-Augmented Image-to-Video Generation본 연구는 기존 이미지-투-비디오(Image-to-Video) 생성 모델이 시각적 충실도는 높지만, 물리적으로 그럴듯하고 의미론적으로 일관된 동작을 생성하는 데 어려움을 겪는 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Image-to-Video Generation#Motion Transfer#Retrieval-Augmented Generation (RAG)#In-Context Learning#Diffusion Models#Video Diffusion#Motion Realism2025년 10월 1일댓글 수 로딩 중