[논문리뷰] Motion Beyond Morphology: Bootstrapping Cross-Category Motion Transfer from Abstract Motion Representations본 논문은 상이한 형태, 관절, 변형 기작을 가진 객체 간의 모션 전이(Motion Transfer)가 고정된 구조적 대응 관계를 가정하는 기존 모델들에서 왜곡되거나 불가능해지는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Motion Transfer#Open-Category#Multi-Granularity#Abstract Motion Representation#Cross-Category#Bootstrapping#Diffusion Models2026년 8월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Motion4Motion: Motion Transfer Across Subjects at Inference본 논문은 기존 모션 전이 방식이 스켈레톤 구조에 지나치게 의존함으로써 겪는 범용성 부족 문제를 해결하고자 합니다. 대다수의 기존 연구는 인간 중심의 스켈레톤 사전 지식을 강제하여, 동물과 같이 다양한 형태의 캐릭터 간 모션 전이에 적용하기 어렵습니다 .#Review#Motion Transfer#Training-free#Diffusion Transformer#Attention Control#Video Generation#Cross-species#Motion Flow2026년 7월 13일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DreamActor-M2: Universal Character Image Animation via Spatiotemporal In-Context Learning본 논문은 정적 이미지에 운전 비디오의 움직임을 적용하여 고품질 애니메이션 비디오를 생성하는 캐릭터 이미지 애니메이션의 두 가지 근본적인 문제점을 해결하고자 합니다.#Review#Character Animation#Image Animation#Spatiotemporal Learning#In-Context Learning#Diffusion Models#Motion Transfer#Generalization#Video Generation2026년 2월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MotionRAG: Motion Retrieval-Augmented Image-to-Video Generation본 연구는 기존 이미지-투-비디오(Image-to-Video) 생성 모델이 시각적 충실도는 높지만, 물리적으로 그럴듯하고 의미론적으로 일관된 동작을 생성하는 데 어려움을 겪는 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Image-to-Video Generation#Motion Transfer#Retrieval-Augmented Generation (RAG)#In-Context Learning#Diffusion Models#Video Diffusion#Motion Realism2025년 10월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Motion2Motion: Cross-topology Motion Transfer with Sparse Correspondence이 논문은 골격 토폴로지가 크게 다른 캐릭터 간의 애니메이션 전이 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Motion Transfer#Cross-topology#Sparse Correspondence#Motion Matching#Animation#Training-free#Few-shot Learning2025년 8월 20일댓글 수 로딩 중