[논문리뷰] Training Object Permanence in World ModelsThe core problem video generation models face is their failure to accurately represent object permanence (OP) and object solidity (OS), which are fundamental cognitive priors in human physical intelligence.#Review#Object Permanence#Video Models#World Models#Core Knowledge#Physical Reasoning#Synthetic Data#Benchmarking2026년 9월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Ring Forcing: Towards Precise Long-Term Memory for Autoregressive Video Diffusion본 논문은 autoregressive 비디오 생성 모델이 장기 생성 과정에서 겪는 '객체 영속성(Object Permanence)'의 결여와 장기 기억 용량의 한계를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Long Video Generation#Autoregressive Video Diffusion#Long-term Memory#Object Permanence#Ring-Structured Training2026년 8월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] WorldDirector: Building Controllable World Simulators with Persistent Dynamic Memory본 논문은 기존 비디오 월드 모델이 시야를 벗어난 객체의 움직임과 정체성을 유지하지 못하는 문제를 해결하기 위해 WorldDirector를 제안합니다.#Review#World Model#Video Generation#Dynamic Memory#Object Permanence#Controllable Simulation#Flow Matching#Spatial-Aware Control2026년 7월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Point Prompting: Counterfactual Tracking with Video Diffusion Models본 논문은 사전 학습된 비디오 확산 모델(video diffusion models) 이 추가 훈련 없이 제로-샷(zero-shot) 방식으로 시점 추적(point tracking)을 수행할 수 있는지 탐구합니다.#Review#Video Diffusion Models#Point Tracking#Zero-Shot Learning#Counterfactual Modeling#Visual Prompting#SDEdit#Negative Prompting#Object Permanence2025년 10월 16일댓글 수 로딩 중