[논문리뷰] SplatAnything: Gaussian Spacing Normalization for Feed-forward 3DGS across Arbitrary Scenes이 논문이 다루는 핵심 문제는 RDNorm space에서 Gaussian attribute를 예측하면 Gaussian-scale supervision이 모호해진다는 점입니다.#Review#Feed-forward 3D Gaussian Splatting#Gaussian Spacing Normalization#Novel View Synthesis#Geometry Foundation Model#Cross-scene Generalization#Viewpoint Extrapolation#Scale Normalization2026년 11월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] RealMe: Immersive Volumetric Video from Minimal Captures본 논문은 제한된 저품질 캡처 환경에서도 몰입형 4D Volumetric Video를 생성할 수 있는 통합 프레임워크인 RealMe를 제안합니다.#Review#Video Generation#Novel View Synthesis#Detail Enhancement#4D Gaussian Splatting#Diffusion Model#Volumetric Video2026년 10월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] FineSplat: Fine Patches, Local Groups, Detailed Splats본 논문은 기존 Feed-forward 3DGS 모델들이 fine-grained geometry 및 appearance details 복구에서 상당한 품질 격차를 보이는 문제를 해결하고자 한다.#Review#3D Gaussian Splatting#Novel View Synthesis#Feed-forward Reconstruction#Dual-grouping#Fine-grained Patches#Real-time Rendering#Multi-view Transformers2026년 10월 19일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] InfiniSplat v2: Analyzing and Improving Feed-Forward 3DGS from Any ViewsFeed-forward Gaussian reconstruction은 input images로부터 3D scene을 직접 구축하여 novel view rendering을 지원하지만, large viewpoint changes 하에서 예측된 geometry로부터 고품질의 Gaussian attributes를 학습하는 데 어려움을 겪고 있습니다.#Review#Feed-Forward Gaussian Reconstruction#3D Gaussian Splatting#Novel View Synthesis#Multi-view Geometry#Attribute Learning#Rendering Feedback#LPIPS#DISTS2026년 10월 15일댓글 수 로딩 중
[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] DyRAD: Radar Novel View Synthesis for Dynamic Driving Scenes본 논문은 자율주행 시스템의 폐루프 평가(Closed-loop evaluation)를 위해 실제 주행 경로를 벗어난 환경에서도 레이더 데이터를 정확하게 재구성할 수 있는 새로운 NVS 프레임워크를 제안한다.#Review#Radar#Novel View Synthesis#Dynamic Driving Scenes#Doppler#Point-Spread Function#Neural Rendering#Autonomous Driving2026년 9월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] GeoVerse: World-Consistent Novel View Synthesis in Geometric Latent Space본 연구는 기존 Novel View Synthesis (NVS) 기술이 직면한 기하학적 일관성과 상세한 생성 품질 사이의 불균형을 해결하기 위해 고안되었습니다.#Review#Novel View Synthesis#Geometric Latent Diffusion#Spatial Memory#Video Generative Prior#Few-Step Inference2026년 9월 28일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] UniWorld-View: Large-Baseline View Synthesis via Video Diffusion Models본 연구는 모노큘러 입력으로부터 대규모 시점 변화(Large-Baseline)가 포함된 상황에서 기하학적으로 일관되고 사실적인 새로운 뷰를 생성하는 문제를 해결하고자 한다. 기존의 NeRF나 3DGS 기반 복원 방식은 입력 데이터가 희소할 때 성능이 급격히 저하되며 가림 현상을 제대로 처리하지 못한다.#Review#Novel View Synthesis#Video Diffusion Models#Large-Baseline#Point Cloud Rendering#Occlusion-aware#Geometry Guidance2026년 8월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DF3DV-1K: A Large-Scale Dataset and Benchmark for Distractor-Free Novel View Synthesis본 연구는 기존 Distractor-Free Radiance Field 연구들이 대규모의 체계적인 데이터셋과 벤치마크의 부재로 인해 방법론의 강점과 한계를 파악하기 어렵다는 문제를 해결합니다.#Review#Distractor-Free#Novel View Synthesis#Radiance Fields#3D Dataset#Benchmark#Diffusion-based Enhancement#DI2FIX2026년 6월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] UniSHARP: Universal Sharp Monocular View Synthesis기존의 monocular novel view synthesis 연구(예: SHARP, Flash3D)는 주로 pinhole 카메라 기반의 perspective 이미지에 최적화되어 있어, 시야각이 넓거나 왜곡이 큰 wide-FoV, fisheye, panoramic 카메라 환경으로의 일반화가 어렵습니다 .#Review#Novel View Synthesis#3D Gaussian Splatting#Monocular Rendering#Omnidirectional Latent Space#Ray-Based Representation#Universal Camera Model2026년 6월 7일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ZipSplat: Fewer Gaussians, Better Splats본 논문은 기존의 Feed-forward 3DGS 방식이 3D Gaussian 배치를 입력 이미지의 픽셀 그리드에 고정시킴으로써 발생하는 구조적 비효율성을 해결하고자 합니다.#Review#3D Gaussian Splatting#Feed-forward Reconstruction#Novel View Synthesis#Scene Tokens#Clustering#Pose-free2026년 6월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MoCam: Unified Novel View Synthesis via Structured Denoising Dynamics본 논문은 생성적 Novel View Synthesis에서 발생하는 기하학적 정보와 외형 정보 간의 근본적인 갈등 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Novel View Synthesis#Diffusion Models#Structured Denoising#Geometry-Appearance Disentanglement#4D Re-camera#Video Generative Models2026년 5월 12일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Fast Spatial Memory with Elastic Test-Time Training본 논문은 기존 LaCT 기반의 4D 재구성 모델이 추론 중 겪는 불안정한 학습 및 과적합(overfitting) 문제를 해결하고자 합니다.#Review#4D Reconstruction#Test-Time Training#Elastic Weight Consolidation#Spatial Memory#Novel View Synthesis#Large Chunk Adaptation2026년 4월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Less Gaussians, Texture More: 4K Feed-Forward Textured Splatting기존의 feed-forward 3D Gaussian Splatting (3DGS) 방법론들은 pixel-aligned primitive를 예측하므로, 해상도가 증가함에 따라 primitive의 수가 quadratic하게 증가하여 4K와 같은 고해상도(high-resolution) novel view synthesis를 실질적으로 불가능하게 만듭니다.#Review#3D Gaussian Splatting#Novel View Synthesis#Feed-Forward#High-Resolution Rendering#Textured Primitives#Geometry-Appearance Decoupling#4K2026년 3월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] 2Xplat: Two Experts Are Better Than One Generalist기존의 3D Gaussian Splatting (3DGS) 파이프라인은 Scene당 수십 분에서 수 시간까지 소요되는 계산 집약적인 Iterative Optimization 절차에 의존하여 광범위한 적용에 한계가 있었습니다.#Review#3D Gaussian Splatting (3DGS)#Pose-free#Feed-forward#Two-Experts Architecture#Geometry Estimation#Appearance Modeling#Novel View Synthesis#Training Efficiency2026년 3월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] F4Splat: Feed-Forward Predictive Densification for Feed-Forward 3D Gaussian Splatting기존의 Feed-Forward 3DGS 방법론들은 rigid한 pixel-to-Gaussian 또는 voxel-to-Gaussian 파이프라인을 채택하여 Gaussians를 uniformly하게 할당하는 경향이 있었습니다.#Review#3D Gaussian Splatting#Feed-Forward#Predictive Densification#Spatially Adaptive Allocation#Novel View Synthesis#Uncalibrated Multi-view#Gaussian Budget Control2026년 3월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Think3D: Thinking with Space for Spatial Reasoning기존 Vision-Language Models (VLMs) 이 2D 인식을 넘어선 진정한 3D 공간 추론 능력 과 일관된 공간 표현을 구축하는 데 한계가 있음을 해결하고자 합니다.#Review#Spatial Reasoning#3D Reconstruction#VLM Agents#Tool Calling#Reinforcement Learning#Novel View Synthesis#Iterative Exploration2026년 1월 20일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] InfiniDepth: Arbitrary-Resolution and Fine-Grained Depth Estimation with Neural Implicit Fields기존의 이산적인 이미지 그리드 기반 깊이 추정 방식이 가지는 해상도 확장성 및 기하학적 세부 정보 복구의 한계를 극복하는 것을 목표로 합니다.#Review#Depth Estimation#Neural Implicit Fields#Arbitrary Resolution#Fine-Grained#Novel View Synthesis#Vision Transformer#Synth4K Benchmark2026년 1월 6일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] NeoVerse: Enhancing 4D World Model with in-the-wild Monocular Videos본 연구는 기존 4D 세계 모델링 방법론의 확장성 한계(고비용의 특수 다중 뷰 데이터 및 번거로운 오프라인 전처리)를 극복하고자 합니다. 이를 위해 다양한 in-the-wild 단일 뷰 영상 으로부터 4D 재구성 및 새로운 경로 영상 생성 이 가능한 다재다능하고 확장성 높은 4D 세계 모델 NeoVerse 를 제안합니다.#Review#4D World Model#Gaussian Splatting#Monocular Video#Novel View Synthesis#Video Generation#Feed-Forward Reconstruction#Degradation Simulation2026년 1월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SpaceTimePilot: Generative Rendering of Dynamic Scenes Across Space and Time본 연구는 단일 모노큘러 비디오 로부터 동적 장면을 공간(카메라 시점)과 시간(모션 시퀀스)에 걸쳐 독립적으로 제어하며 생성적으로 렌더링하는 것을 목표로 합니다.#Review#Video Diffusion Model#Generative Rendering#Novel View Synthesis#Space-Time Disentanglement#Temporal Control#Camera Control#Dynamic Scenes#Temporal Warping2025년 12월 31일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] GaMO: Geometry-aware Multi-view Diffusion Outpainting for Sparse-View 3D Reconstruction본 논문은 제한된 입력 뷰(sparse-view) 환경에서 발생하는 3D 재구성의 고질적인 문제(구멍, 고스팅, 기하학적 불일치)를 해결하고자 합니다.#Review#3D Reconstruction#Sparse-View#Diffusion Models#Outpainting#Gaussian Splatting#Geometry-aware#Novel View Synthesis2025년 12월 31일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] WorldWarp: Propagating 3D Geometry with Asynchronous Video Diffusion논문은 단일 이미지로부터 장범위(long-range) 및 기하학적으로 일관된 새로운 시점 비디오를 생성하는 근본적인 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Novel View Synthesis#3D Geometry Propagation#Video Diffusion Models#Gaussian Splatting#Autoregressive Generation#Spatio-Temporal Noise#Geometric Consistency2025년 12월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Infinite-Homography as Robust Conditioning for Camera-Controlled Video Generation논문은 카메라 제어 가능한 동적 장면 비디오 생성에서 높은 카메라 포즈 충실도 와 뷰 일관성 을 유지하며, 가려진 기하학에 대해 추론하는 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 특히, 기존의 깊이 재투영 기반 방법론의 부정확한 깊이 추정 오류와 궤적 조건부 모델의 데이터셋 편향 문제를 극복하고자 합니다.#Review#Video Generation#Camera Control#Homography#Diffusion Models#Data Augmentation#Novel View Synthesis#Pose Fidelity2025년 12월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MeshSplatting: Differentiable Rendering with Opaque Meshes본 논문은 3D Gaussian Splatting과 같은 기존의 지점 기반(point-based) 뉴럴 렌더링 방식이 AR/VR 및 게임 엔진에서 요구하는 메시 기반 파이프라인과 호환되지 않는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Differentiable Rendering#Novel View Synthesis#Mesh Reconstruction#3D Gaussian Splatting#Opaque Meshes#Real-time Rendering#Game Engines2025년 12월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] StereoWorld: Geometry-Aware Monocular-to-Stereo Video Generation기존 단안 비디오 생성 모델의 스테레오 기능 부재 및 취약한 pose estimation/multi-stage warping 파이프라인으로 인한 스테레오 비디오 생성의 한계를 극복하는 것이 목표입니다.#Review#Monocular-to-Stereo#Video Generation#Diffusion Models#Geometry-Aware#XR#IPD-aligned Dataset#Novel View Synthesis2025년 12월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SUCCESS-GS: Survey of Compactness and Compression for Efficient Static and Dynamic Gaussian Splatting본 논문은 3D Gaussian Splatting (3DGS) 의 방대한 메모리 사용량과 높은 연산 오버헤드 문제를 해결하고, 특히 4D 다이내믹 씬 에서의 실용적 배포를 어렵게 하는 한계를 극복하는 것을 목표로 합니다.#Review#3D Gaussian Splatting (3DGS)#Gaussian Compression#Model Efficiency#Novel View Synthesis#Dynamic Scenes#Parameter Compression#Restructuring Compression#Real-time Rendering2025년 12월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Multi-view Pyramid Transformer: Look Coarser to See Broader본 논문은 대규모 3D 장면을 수십에서 수백 개의 이미지로부터 단일 순방향 패스로 재구성하는 트랜스포머 아키텍처의 확장성 문제 를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Multi-view Transformer#3D Reconstruction#Hierarchical Attention#Computational Efficiency#3D Gaussian Splatting#Novel View Synthesis#Scalability2025년 12월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Frequency-Adaptive Sharpness Regularization for Improving 3D Gaussian Splatting Generalization본 논문은 3D Gaussian Splatting (3DGS) 이 few-shot 시나리오에서 sparse observations에 과적합되어 novel viewpoints에 대한 일반화 성능이 저하되는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#3D Gaussian Splatting#Generalization#Sharpness-Aware Minimization#Regularization#Novel View Synthesis#Sparse View Reconstruction#Loss Landscape#Frequency-Adaptive2025년 11월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Depth Anything 3: Recovering the Visual Space from Any Views논문은 단일 이미지, 다중 뷰 또는 비디오 스트림과 같은 임의의 시각 입력 으로부터 공간적으로 일관된 3D 기하 정보를 복구 하는 것을 목표로 합니다.#Review#Depth Estimation#Multi-view Geometry#Transformer Architecture#Teacher-Student Learning#Pose Estimation#3D Reconstruction#Novel View Synthesis#Visual Space Recovery2025년 11월 13일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Skyfall-GS: Synthesizing Immersive 3D Urban Scenes from Satellite Imagery본 논문은 대규모의 탐색 가능하며 기하학적으로 정확한 3D 도시 장면을 합성하는 문제를 해결하는 데 중점을 둡니다. 특히, 제한된 위성 이미지 시차로 인한 불완전한 기하학과 부정확한 텍스처, 그리고 3D/거리 수준 훈련 데이터 부족으로 인해 발생하는 기존 방법론의 한계를 극복하고자 합니다.#Review#3D Scene Synthesis#Gaussian Splatting#Satellite Imagery#Diffusion Models#Urban Modeling#Novel View Synthesis#Curriculum Learning#Real-time Rendering2025년 10월 20일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SViM3D: Stable Video Material Diffusion for Single Image 3D Generation본 논문은 단일 이미지로부터 다중 시점 일관성 있는 PBR(Physically Based Rendering) 재질(알베도, 러프니스, 메탈릭, 표면 노멀) 을 예측하는 프레임워크를 제시하며, 이는 단일 이미지 기반 역렌더링 의 고질적인 난제를 해결하고자 합니다.#Review#Single Image 3D Reconstruction#Material Prediction#Video Diffusion Models#Physically Based Rendering (PBR)#Inverse Rendering#Novel View Synthesis#Camera Control#Latent Diffusion2025년 10월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Triangle Splatting+: Differentiable Rendering with Opaque Triangles기존 Neural Radiance Fields (NeRF) 나 3D Gaussian Splatting (3DGS) 과 같은 연속적 볼륨 또는 가우시안 프리미티브 기반의 3D 재구성 방법들이 메시 기반 그래픽스 파이프라인(예: 게임 엔진, VR 헤드셋)과 비호환적인 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Differentiable Rendering#3D Reconstruction#Novel View Synthesis#Triangles#Opaque Primitives#Game Engines#Gaussian Splatting#Mesh-based Rendering2025년 10월 6일댓글 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] HyRF: Hybrid Radiance Fields for Memory-efficient and High-quality Novel View Synthesis3D Gaussian Splatting (3DGS) 의 실시간 고품질 렌더링 장점은 유지하면서, 뷰-의존적 효과 및 이방성 모양 모델링으로 인한 막대한 메모리 오버헤드 를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Novel View Synthesis#3D Gaussian Splatting (3DGS)#Neural Radiance Fields (NeRF)#Memory Efficiency#High-Quality Rendering#Hybrid Representation#Real-time Rendering2025년 9월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] WorldForge: Unlocking Emergent 3D/4D Generation in Video Diffusion Model via Training-Free Guidance본 연구는 기존 비디오 확산 모델(VDM)이 3D/4D 작업에서 겪는 제어 가능성, 시공간 일관성, 기하학적 충실도의 한계를 해결하고자 합니다.#Review#Video Diffusion Models#3D/4D Generation#Training-Free Guidance#Camera Trajectory Control#Novel View Synthesis#Geometric Consistency#Inference-Time Optimization2025년 9월 19일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MeshSplat: Generalizable Sparse-View Surface Reconstruction via Gaussian Splatting본 논문은 극도로 희소한(sparse-view) 이미지 로부터 정확한 3D 장면의 표면을 재구성하는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Sparse-View#Surface Reconstruction#Gaussian Splatting#2DGS#Novel View Synthesis#Generalizable#Mesh Extraction#3D Vision2025년 8월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] LongSplat: Robust Unposed 3D Gaussian Splatting for Casual Long Videos본 논문은 불규칙한 카메라 움직임, 알 수 없는 카메라 자세, 방대한 장면 크기 등 일반적인 긴 비디오에서 발생하는 Novel View Synthesis (NVS)의 핵심 문제 를 해결하고자 합니다.#Review#Novel View Synthesis#3D Gaussian Splatting#Unposed Reconstruction#Camera Pose Estimation#Incremental Optimization#Octree#Long Videos2025년 8월 20일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] GSFixer: Improving 3D Gaussian Splatting with Reference-Guided Video Diffusion Priors본 논문은 적은 수의 입력 영상으로 3D Gaussian Splatting (3DGS) 장면을 재구성할 때 발생하는 시각적 아티팩트와 3D 불일치 문제 를 해결하는 것을 목표로 합니다. 특히, 기존 생성 모델들이 생성된 콘텐츠와 입력 뷰 간의 일관성을 유지하는 데 어려움 을 겪는 한계를 극복하고자 합니다.#Review#3D Gaussian Splatting#Novel View Synthesis#Diffusion Model#Artifact Restoration#Sparse-view 3D Reconstruction#Reference-Guided2025년 8월 14일댓글 수 로딩 중