[논문리뷰] Domain Arithmetic: One-Shot VLA Adaptation under Environmental Shifts본 논문은 VLA 모델이 학습되지 않은 새로운 환경(예: 카메라 시점 변화, 로봇 기구학적 차이)에서 성능이 저하되는 문제를 해결하고자 합니다. 기존 방식은 새로운 환경에 적응하기 위해 대량의 시연 데이터로 모든 태스크를 Fine-tuning해야 하므로, 데이터 수집 비용이 매우 크고 실용적이지 않습니다.#Review#Vision-Language-Action Models#One-Shot Adaptation#Domain Arithmetic#Weight Arithmetic#Subspace Alignment#Environmental Shifts2026년 7월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] VFXMaster: Unlocking Dynamic Visual Effect Generation via In-Context Learning기존 시각 효과(VFX) 생성 모델들이 겪는 자원 집약적인 '효과당 LoRA' 패러다임 과 미학습 효과에 대한 낮은 일반화 능력 이라는 근본적인 한계를 해결하고자 합니다.#Review#VFX Generation#In-Context Learning#Diffusion Models#Video Generation#Generalization#Attention Mask#One-Shot Adaptation2025년 10월 30일댓글 수 로딩 중