[논문리뷰] αDepth: Learning Single-Pass Soft Boundary Decomposition for Stereo Conversion본 논문은 모노큘러 이미지에서 고품질의 스테레오 영상을 생성할 때 발생하는 soft boundary 처리 문제를 해결합니다. 기존의 depth 추정 모델은 픽셀당 하나의 깊이 값만 할당하므로, 경계면에서의 색상 혼합으로 인해 발생하는 깊이 모호성을 처리하지 못해 왜곡된 3D 구조를 생성합니다 .#Review#Stereo Conversion#Soft Boundary Decomposition#Circular Alpha Representation#Depth Ambiguity#Layered Representation#Alpha Matting2026년 6월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] GenClaw: Code-Driven Agentic Image Generation본 논문은 기존의 end-to-end 방식의 image generation 모델이 겪는 제어 가능성 및 추론 능력의 한계를 해결하고자 합니다. 기존 모델들은 프롬프트 재작성을 통해 반복적인 '블랙박스' 식 시행착오를 거치며, 복잡한 공간 관계나 텍스트 레이아웃을 정밀하게 제어하는 데 실패하는 경우가 많습니다 .#Review#Agentic Image Generation#Code-Driven#SVG#Multimodal Reasoning#Layered Representation#Controllable Generation2026년 5월 28일댓글 수 로딩 중