[논문리뷰] ABot-World-0: Infinite Interactive World Rollout on a Single Desktop GPU본 논문은 실시간 인터랙티브 환경을 구현하기 위한 비디오 월드 모델의 제어 가능성(Controllability), 일관성(Consistency), 효율성(Efficiency) 간의 결합 문제를 해결하는 데 집중한다.#Review#World Model#Action-Conditioned#Real-Time Inference#Video Generation#Streaming#Long-Horizon#System Co-Design2026년 7월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] FlashRT: Agent Harness for Guiding Agents to Deploy Real-Time Multimodal Applications본 논문은 실시간 멀티모달 애플리케이션의 복잡한 파이프라인을 효율적으로 서비스하기 위한 최적화 자동화 문제를 해결합니다. 기존의 서비스 시스템이나 자동 병렬화 컴파일러는 특정 워크로드에 고정되어 있거나, 오퍼레이터 수준의 최적화에만 국한되어 다양한 멀티모달 파이프라인의 구조적 요구사항을 충족하지 못합니다 .#Review#Multimodal Applications#Real-Time Inference#Coding Agents#Chain-of-Program#Deployment Optimization#Multi-GPU Deployment2026년 7월 20일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] LiveEdit: Towards Real-Time Diffusion-Based Streaming Video Editing본 논문은 실시간 스트리밍 비디오 편집 환경에서 발생하는 Attention distribution shift와 Spatial-temporal token redundancy 문제를 해결하고자 한다 .#Review#Streaming Video Editing#Diffusion Models#Distillation#Real-Time Inference#Attention Distribution#Mask Cache#Autoregressive Generation2026년 6월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] FashionChameleon: Towards Real-Time and Interactive Human-Garment Video Customization본 논문은 실시간 인터랙티브 가먼트 교체와 비디오 생성을 동시에 달성하기 어려운 기존의 한계를 해결하고자 합니다. 기존의 subject-to-video(S2V) 방식은 주로 identity 보존에만 집중하고 있어, 패션 산업이나 콘텐츠 생성에서 요구되는 실시간이고 유연한 가먼트 제어 능력이 부족합니다.#Review#Video Customization#Garment Switching#Autoregressive Generation#In-Context Learning#Streaming Distillation#KV Cache Rescheduling#Real-Time Inference2026년 5월 17일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] LPM 1.0: Video-based Character Performance Model본 논문은 정체성 인식 다중 참조 추출과 오디오-비디오 페어링이 포함된 고품질 데이터셋을 구축하고, 이를 기반으로 Diffusion Transformer 모델을 학습시켰습니다. 모델은 Base LPM을 통해 정체성을 보존하며, 이를 Online LPM으로 증류하여 낮은 지연 시간 내에 무한한 길이의 스트리밍 영상을 생성합니다.#Review#Large Performance Model#Full-Duplex#Diffusion Transformer#Identity-Consistent#Real-Time Inference#Streaming Generation#LPM-Bench2026년 4월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] AURA: Always-On Understanding and Real-Time Assistance via Video Streams본 논문은 기존 VideoLLMs 가 대부분 오프라인 분석에 최적화되어 있어, 실시간으로 변화하는 비디오 스트림에 대한 연속적이고 즉각적인 대응에 한계가 있다는 문제점을 해결하고자 합니다.#Review#VideoLLMs#Streaming Video Understanding#End-to-End#Context Management#Proactive Response#Real-Time Inference2026년 4월 6일댓글 수 로딩 중