[논문리뷰] Stream-DiffVSR: Low-Latency Streamable Video Super-Resolution via Auto-Regressive Diffusion본 논문은 기존 확산 모델 기반 비디오 초해상화(VSR) 방법들이 높은 지각 품질(perceptual quality)을 제공함에도 불구하고, 미래 프레임 의존성 및 다단계 노이즈 제거 과정으로 인한 높은 지연 시간 때문에 실시간 온라인 적용이 불가능하다는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Video Super-Resolution#Diffusion Models#Low-Latency#Streamable#Auto-Regressive#Model Distillation#Temporal Consistency#Perceptual Quality2025년 12월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Generative Neural Video Compression via Video Diffusion Prior본 논문은 기존 비디오 압축 방식이 초저비트레이트 환경에서 발생하는 흐릿함, 세부 정보 손실, 그리고 지각적 깜빡임(perceptual flickering) 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Neural Video Compression#Diffusion Models#Generative Models#Video Compression#Temporal Coherence#Perceptual Quality#Flow Matching#Video Diffusion Transformer (VideoDiT)2025년 12월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Steering One-Step Diffusion Model with Fidelity-Rich Decoder for Fast Image Compression본 논문은 확산 기반 이미지 압축 모델의 주요 단점인 과도한 디코딩 지연 시간 과 낮은 충실도(fidelity) 문제를 해결하고자 합니다. 특히 낮은 비트레이트 환경에서 높은 지각 품질과 빠른 디코딩 속도, 원본에 충실한 재구성을 동시에 달성하는 단일 스텝 확산 이미지 압축 모델(SODEC) 을 제안하는 것이 목표입니다.#Review#Image Compression#Diffusion Models#One-Step Decoding#Fidelity Guidance#Rate Annealing#VAE#Perceptual Quality2025년 8월 8일댓글 수 로딩 중