[논문리뷰] T-DIG: Text-Conditioned Diversity for Image Generation기존의 Text-to-Image (T2I) 플랫폼들은 사용자가 다양한 시각적 해석을 탐색할 수 있도록 하나의 프롬프트에 대해 여러 이미지를 반환하지만, 대부분 단일 이미지 품질(single-image quality)에 최적화되어 다중 이미지 다양성(multi-image diversity)이 제한되는 문제가 있습니다.#Review#Text-to-Image#Diversity#LLM Policy#Text-Conditioned Generation#Reinforcement Learning#User Interaction#Model Agnostic2026년 10월 27일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] How Much 3D Do Video Foundation Models Encode?본 논문은 대규모 비디오 데이터로 사전 훈련된 Video Foundation Models (VidFMs) 내에 글로벌 3D 이해도가 자연스럽게 내재되어 있는지를 정량적으로 탐구하는 것을 목표로 합니다.#Review#Video Foundation Models#3D Understanding#3D Reconstruction#Model Agnostic#Feature Probing#Diffusion Models#Temporal Reasoning2025년 12월 25일댓글 수 로딩 중