[논문리뷰] Geometry-Aware Image Flow Matching기존의 Continuous Normalizing Flows (CNF), Diffusion models (DM), Flow Matching (FM)과 같은 발전된 생성 모델들은 이미지 데이터를 고차원 Euclidean space의 벡터로 간주하는 Euclidean geometry 가정을 기반으로 합니다.#Review#Flow Matching#Spherical Geometry#Image Generation#Riemannian Manifold#Optimal Transport#Hyperspherical Projection#Generative Models2026년 5월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Rethinking Visual Attribution for Chest X-ray Reasoning in Large Vision Language Models본 논문은 의료 분야에서 활용되는 LVLM의 예측 결과에 대한 Visual Attribution 방식이 실제로 모델의 판단 근거를 정확히 반영하는지 검증하는 데 핵심적인 한계를 해결하고자 합니다.#Review#Large Vision Language Models#Chest X-ray#Visual Attribution#Causal Framework#Concept-based Interpretability#Optimal Transport2026년 5월 20일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] OpenVLThinkerV2: A Generalist Multimodal Reasoning Model for Multi-domain Visual Tasks본 논문은 MLLM의 강화학습 후학습(post-training) 과정에서 발생하는 보상 분포의 극심한 분산과 태스크 간 업데이트 불균형 문제를 해결합니다.#Review#Multimodal Large Language Models#Reinforcement Learning#Gaussian GRPO#Optimal Transport#Multi-task Learning#Visual Reasoning2026년 4월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Language on Demand, Knowledge at Core: Composing LLMs with Encoder-Decoder Translation Models for Extensible Multilinguality최근 Large Language Models (LLMs)은 뛰어난 일반 지능과 추론 능력을 보여주지만, 다국어 성능에서는 심각한 불균형을 보입니다.#Review#LLMs#Multilinguality#Encoder-Decoder#Optimal Transport#Cross-Model Mapping#Language-on-Demand#NMT2026년 3월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Distribution-Conditioned Transport본 논문은 기계 학습에서 흔히 발생하는, 훈련 중 관찰되지 않은 소스 및 타겟 분포로 전이 모델을 일반화 하는 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Distribution-Conditioned Transport#Generative Distribution Embeddings#Optimal Transport#Flow Matching#Semi-Supervised Learning#Generalization#Single-cell Genomics#Batch Effect Transfer2026년 3월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] A Critical Look at Targeted Instruction Selection: Disentangling What Matters (and What Doesn't)대규모 언어 모델(LLMs)의 표적 명령어 선택(targeted instruction selection) 연구 분야가 파편화되어 있고 명확한 지침이 부족하다는 문제점을 해결하고자 합니다.#Review#Instruction Tuning#Data Selection#Large Language Models (LLMs)#Gradient-based Representations#Optimal Transport#Generalization Bounds#Data Representation2026년 2월 16일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Condition Errors Refinement in Autoregressive Image Generation with Diffusion Loss본 연구는 오토회귀(Autoregressive) 이미지 생성 모델 이 확산 손실(diffusion loss) 과 결합될 때 발생하는 '조건 불일치(condition inconsistency)' 문제를 해결하고, 이로 인해 누적되는 extraneous 정보가 패치 생성 품질을 저해하는 한계를 극복하는 것을 목표로 합니다.#Review#Autoregressive Models#Diffusion Models#Image Generation#Condition Refinement#Optimal Transport#Wasserstein Gradient Flow#Score Matching#Patch Denoising2026년 2월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] PISCES: Annotation-free Text-to-Video Post-Training via Optimal Transport-Aligned Rewards기존 annotation-free T2V 후처리 학습 방식이 사전 훈련된 Vision-Language Models (VLMs) 의 정렬되지 않은 임베딩에 의존하여 최적의 성능을 달성하지 못하는 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Text-to-Video Generation#Post-Training#Optimal Transport#Reward Modeling#Annotation-free#Vision-Language Models#Diffusion Models2026년 2월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Adversarial Flow Models본 논문은 기존 GANs (Generative Adversarial Networks) 의 훈련 불안정성과 Flow Matching 모델의 저해상도 이산화 오류 및 반복적인 추론 비용 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Generative Models#Adversarial Flow Models#GANs#Flow Matching#Optimal Transport#Single-step Generation#Image Generation#Transformer Architecture2025년 11월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Toward the Frontiers of Reliable Diffusion Sampling via Adversarial Sinkhorn Attention Guidance이 논문은 확산 모델의 샘플링 과정에서 발생하는 품질 및 제어 가능성 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Diffusion Models#Guidance Sampling#Optimal Transport#Sinkhorn Algorithm#Self-Attention#Adversarial Perturbation#Image Generation#ControlNet2025년 11월 12일댓글 수 로딩 중