[논문리뷰] Open Vision Banana: A Fully Open Recipe for Generative Visual Perception이 논문이 다루는 핵심 문제는 Vision Banana가 보여준 'image generator가 곧 generalist perception model'이라는 paradigm을 공개 모델과 공개 데이터만으로 재현할 수 있는지, 그리고 그 성능을 결정하는 design choice가 무엇인지입니다.#Review#Generative Visual Perception#Image Generator Fine-tuning#Rectified Flow#Semantic Segmentation#Monocular Depth Estimation#Test-Time Scaling#Legend Ensembling#Open-Source Reproducibility2026년 11월 12일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Iris-3B: Going Beyond the Latent with Pixel-Space Diffusion Training, Conversion and Fine-Tuning본 연구는 Latent diffusion 모델의 핵심 한계인 VAE 압축 손실 문제를 해결하고자 픽셀 공간(Pixel-space)에서 직접 생성하는 모델의 효율성을 검증합니다.#Review#Pixel-space Diffusion#Iris-3B#Latent-to-Pixel Conversion#Representation Alignment#Monocular Depth Estimation#Image Restoration2026년 10월 7일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Marigold V2: Revisiting Diffusion Transformers for Monocular Depth Estimation본 논문은 기존의 확산 모델 기반 depth 추정 방식이 가지는 미세 디테일 손실 및 경계 흐림 현상을 해결하고자 합니다.#Review#Monocular Depth Estimation#Diffusion Transformers#Sinkhorn Matching#Representation Alignment#iREPA#Parameter-Efficient Fine-Tuning#Generative Computer Vision2026년 9월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] One Scene, Two Depths: Probing Geometric Ambiguity in Monocular Foundation Models본 논문은 현대의 monocular depth foundation models가 투명한 장면(transparent scenes)과 같은 다층 기하학적 구조를 단일 scalar depth로만 표현해야 하는 근본적인 한계(single-layer constraint)를 해결하고자 한다 .#Review#Monocular Depth Estimation#Geometric Ambiguity#Laplacian Visual Prompting#Foundation Models#Ordinal Benchmark#Layered Geometry2026년 6월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Sharp Monocular View Synthesis in Less Than a Second이 논문은 단일 이미지로부터 실시간 포토리얼리스틱 뷰 합성(photorealistic view synthesis) 을 목표로 하며, 특히 AR/VR 애플리케이션 을 위한 고해상도 3D 장면 표현 을 1초 미만에 생성하는 것을 목표로 합니다.#Review#View Synthesis#3D Gaussian Splatting#Single Image#Neural Rendering#Real-time#Feedforward Network#Monocular Depth Estimation#AR/VR2025년 12월 14일댓글 수 로딩 중