[논문리뷰] ThinkV2V: Unleashing the Reasoning Capability of MLLMs for Instruction-Guided Video Editing본 논문은 기존의 instruction-guided video editing 방식이 MLLM을 단순한 semantic encoder로만 사용하여, 사용자의 암묵적 의도(implicit intent)나 인과적 추론(causal reasoning)이 필요한 복잡한 편집 요청을 수행하는 데 한계가 있다는 점을 지적한다.#Review#MLLMs#Reasoning-driven#Instruction-Guided Video Editing#Video Generation#Chain-of-Thought#DiT#Progressive Curriculum Training2026년 9월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SAMA: Factorized Semantic Anchoring and Motion Alignment for Instruction-Guided Video Editing현재 instruction-guided video editing models은 fine-grained semantic modifications와 faithful motion preservation 간의 균형을 맞추는 데 어려움을 겪고 있습니다.#Review#Instruction-Guided Video Editing#Diffusion Models#Semantic Anchoring#Motion Alignment#Factorized Pre-training#Zero-shot Learning#Temporal Consistency2026년 3월 19일댓글 수 로딩 중