[논문리뷰] WithEveryone: Unified Planning and Identity Grounding for Group Image Generation본 논문은 5~10명의 다수 인물이 포함된 그룹 이미지 생성 시 ID 보존 및 일관성이 크게 저하되는 문제를 해결하고자 한다. 기존 모델들은 인원수가 증가함에 따라 개별 ID 신호가 희석되거나, 복제된 얼굴(copy-paste) 오류, 혹은 ID 혼선 현상이 발생하는 한계가 있다.#Review#Group Image Generation#Identity-Preserving#Layout Planning#Multimodal Models#Representation Forcing#Flow Matching2026년 8월 20일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] AutoFigure: Generating and Refining Publication-Ready Scientific Illustrations과학 논문의 복잡한 내용을 효과적으로 시각화하는 고품질 삽화의 수동 생성 병목 현상을 해결하고자 합니다. 특히, 긴 과학 텍스트(long-form scientific texts)로부터 출판 준비 수준의 과학 삽화를 자동으로 생성 및 개선 하는 것을 목표로 합니다.#Review#Scientific Illustration Generation#Long-form Text-to-Image#Agentic Framework#Reasoned Rendering#Layout Planning#Text Refinement#FigureBench#VLM-as-a-judge2026년 2월 4일댓글 수 로딩 중