[논문리뷰] Looped World Models본 논문은 기존 World Models가 장기 시뮬레이션에서 겪는 Compounding Prediction Error와 고정된 연산 깊이로 인한 비효율성 문제를 해결하기 위해 고안되었습니다.#Review#Looped World Models#Latent Dynamics#Parameter Efficiency#Adaptive Computation#Spectral Stability#Deferred Decoding2026년 6월 16일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Phantom: Physics-Infused Video Generation via Joint Modeling of Visual and Latent Physical Dynamics본 연구에서는 Phantom이라 명명된 물리 주입형(Physics-Infused) 비디오 생성 프레임워크를 제안합니다. Phantom은 사전 학습된 비디오 확산 모델인 Wan2.2-TI2V를 기반으로 하며, 이에 병렬적인 물리 동역학 브랜치를 추가하여 latent 공간에서 물리적 상태를 예측합니다.#Review#Video Generation#Physics-Infused#Flow Matching#Latent Dynamics#V-JEPA2#Dual-Branch Architecture2026년 4월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] FluidWorld: Reaction-Diffusion Dynamics as a Predictive Substrate for World Models본 논문은 Transformer 기반 world model의 O(N²) 연산 비용과 공간적 inductive bias 부재 문제를 해결하기 위해, reaction-diffusion 형태의 편미분방정식을 예측 동역학으로 사용하는 FluidWorld를 제안합니다.#Review#World Models#Reaction-Diffusion PDE#Video Prediction#Latent Dynamics#Spatial Inductive Bias#Computational Efficiency2026년 3월 23일댓글 수 로딩 중