[논문리뷰] NAMVIS: Next-Scale Autoregressive Multi-View Image Synthesis본 논문은 기존 diffusion 기반의 novel view synthesis 연구들이 가진 높은 추론 비용과 반복적인 denoising 과정의 한계를 해결하고자 합니다. 기존 방법론들은 개별 타겟 뷰를 생성할 때마다 반복적인 연산을 수행해야 하므로 다중 뷰 생성 시 latency가 크게 증가하는 문제가 있습니다.#Review#Novel View Synthesis#Autoregressive Model#Multi-View Consistency#Diffusion-free#Pose Encoding#Geometry-conditioned2026년 10월 7일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] UniRecGen: Unifying Multi-View 3D Reconstruction and Generation본 논문은 sparse-view 3D 모델링에서 나타나는 기하학적 정확도와 생성적 품질 사이의 근본적인 트레이드오프(trade-off) 문제를 해결하기 위해 UniRecGen 을 제안합니다.#Review#3D Reconstruction#3D Generation#Multi-View Consistency#Diffusion Models#Canonical Space2026년 4월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] WorldStereo: Bridging Camera-Guided Video Generation and Scene Reconstruction via 3D Geometric Memories본 논문은 카메라 안내 비디오 생성 모델(VDMs)이 일관된 3D 장면을 재구성하는 데 겪는 한계, 특히 제한적인 카메라 제어 및 여러 시점에서의 내용 불일치 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Video Generation#3D Reconstruction#Camera Control#Diffusion Models#Geometric Memory#Multi-View Consistency#World Model2026년 3월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] VolSplat: Rethinking Feed-Forward 3D Gaussian Splatting with Voxel-Aligned Prediction기존 Feed-Forward 3D Gaussian Splatting (3DGS) 방식의 문제점인 픽셀 정렬(pixel alignment) 의존성, 뷰 편향된 밀도 분포, 그리고 정렬 오류를 해결하는 것을 목표로 합니다. 특히 입력 뷰 수에 대한 의존성과 저텍스처 또는 폐색 영역에서의 한계를 극복하고자 합니다.#Review#3D Gaussian Splatting#Novel View Synthesis#Voxel-Aligned Prediction#Feed-Forward Reconstruction#Multi-View Consistency#Scene Representation#Computer Vision2025년 9월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Tinker: Diffusion's Gift to 3D--Multi-View Consistent Editing From Sparse Inputs without Per-Scene Optimization본 논문은 기존 3D 편집 방식의 주요 한계인 방대한 장면별 최적화(per-scene optimization) 필요성 을 제거하고, 단일 또는 소수의 입력 이미지로부터 멀티-뷰 일관성(multi-view consistent) 을 유지하는 고품질 3D 편집을 목표로 합니다.#Review#3D Editing#Multi-View Consistency#Diffusion Models#Sparse Input#Zero-Shot Learning#Scene Completion#Gaussian Splatting2025년 8월 21일댓글 수 로딩 중