[논문리뷰] PixelGen: Pixel Diffusion Beats Latent Diffusion with Perceptual Loss본 논문은 기존 픽셀 확산 모델이 고차원 픽셀 공간의 지각적으로 중요하지 않은 신호를 학습하는 데 어려움을 겪어 잠재 확산 모델보다 성능이 뒤처지는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Pixel Diffusion#Perceptual Loss#Latent Diffusion#Image Generation#LPIPS#DINOv2#x-prediction#End-to-End Generation2026년 2월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] OmniRefiner: Reinforcement-Guided Local Diffusion Refinement현재 확산 모델들이 참조 이미지를 사용하여 이미지를 정제할 때 로고, 텍스트, 얼굴 특징, 복잡한 패턴과 같은 세부 시각적 디테일을 보존하는 데 어려움 을 겪는 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Diffusion Models#Image Refinement#Reinforcement Learning#Fine-Grained Editing#Reference-Guided Generation#Latent Diffusion#Visual Fidelity#Detail Restoration2025년 11월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SViM3D: Stable Video Material Diffusion for Single Image 3D Generation본 논문은 단일 이미지로부터 다중 시점 일관성 있는 PBR(Physically Based Rendering) 재질(알베도, 러프니스, 메탈릭, 표면 노멀) 을 예측하는 프레임워크를 제시하며, 이는 단일 이미지 기반 역렌더링 의 고질적인 난제를 해결하고자 합니다.#Review#Single Image 3D Reconstruction#Material Prediction#Video Diffusion Models#Physically Based Rendering (PBR)#Inverse Rendering#Novel View Synthesis#Camera Control#Latent Diffusion2025년 10월 10일댓글 수 로딩 중