[논문리뷰] An Empirical Study of Training Pixel-Space Text-to-Image Diffusion Models본 논문은 대규모 환경에서 Pixel-Space Diffusion 모델이 Latent-Space 모델에 비해 학습 효율성이 떨어진다는 핵심 문제를 해결하고자 합니다. 기존 Latent-Space 모델은 VAE의 압축으로 인해 정보 손실이 발생하고 디코딩 지연(Latency)이 추가되는 한계가 있습니다.#Review#Pixel-Space Diffusion#Latent-to-Pixel Transition#Diffusion Transformer#Large-Scale Pre-training#Inference Efficiency#Step Distillation2026년 8월 17일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] A Frozen Pixel-Space Diffusion Model Can Guide Itself with Its Own SamplesPixel-space diffusion models은 VAE와 같은 압축 단계를 거치지 않는 단순한 구조를 가지지만, 단일 모델이 고해상도의 전역 구조와 국부적인 질감을 동시에 최적화해야 하는 어려움이 있습니다.#Review#Pixel-Space Diffusion#Self-Guidance#Synthetic Data#Flow Matching#Adapter Training#Frequency Analysis2026년 8월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] PixWorld: Unifying 3D Scene Generation and Reconstruction in Pixel Space본 논문은 3D 장면 생성과 복원이라는 두 가지 이질적인 과제를 단일 픽셀 공간 프레임워크 내에서 통합적으로 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#3D Scene Generation#3D Scene Reconstruction#Pixel-Space Diffusion#3D Gaussian Splatting#Geometry Perception Loss2026년 7월 6일댓글 수 로딩 중