[논문리뷰] Vidu S1: A Real-Time Interactive Video Generation Model본 논문은 기존의 오프라인 생성 패러다임이 가진 상호작용성 부재와 실시간 응답성 결여 문제를 해결하기 위해 Vidu S1을 제안합니다. 대부분의 기존 비디오 생성 모델은 전체 프레임을 한 번에 생성하는 one-shot 방식에 의존하여, 사용자가 생성 과정에 실시간으로 개입할 수 없는 한계가 있습니다.#Review#Real-time Video Generation#Speech-Guided Control#Infinite-Length Inference#TurboDiffusion#TurboServe#Autoregressive Generation2026년 7월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Causal Forcing++: Scalable Few-Step Autoregressive Diffusion Distillation for Real-Time Interactive Video Generation본 논문은 실시간 인터랙티브 비디오 생성을 위해 Frame-wise 수준의 초저지연 1–2 step 생성 체계로 확장이 필요함을 정의합니다 . 기존의 연구들은 주로 Chunk-wise 4-step 방식을 채택하여 실시간성 확보에 한계가 있었으며, 적절한 Few-step AR 학생 모델 초기화가 병목 현상으로 작용합니다.#Review#Autoregressive Diffusion#Diffusion Distillation#Real-time Video Generation#Causal Consistency Distillation#Few-Step Inference#World Models2026년 5월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] LiveTalk: Real-Time Multimodal Interactive Video Diffusion via Improved On-Policy Distillation본 논문은 기존 확산 모델의 느린 추론 속도와 양방향 어텐션으로 인한 실시간 상호작용의 어려움을 해결하고자 합니다.#Review#Real-time Video Generation#Multimodal Diffusion#On-Policy Distillation#Interactive AI Avatars#Video Streaming#Anchor-Heavy Identity Sinks#Lip Synchronization2025년 12월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MIDAS: Multimodal Interactive Digital-human Synthesis via Real-time Autoregressive Video Generation본 논문은 다양한 입력 신호에 실시간으로 반응하며, 낮은 지연 시간과 높은 시각적 일관성을 유지하는 대화형 디지털 휴먼 비디오 생성 시스템 을 구축하는 것을 목표로 합니다. 기존 방식의 높은 지연 시간, 계산 비용, 제한된 제어 가능성 등의 한계를 극복하고자 합니다.#Review#Multimodal Generation#Digital Human Synthesis#Real-time Video Generation#Autoregressive LLM#Diffusion Models#Deep Compression Autoencoder#Exposure Bias Mitigation#Streaming Inference2025년 8월 28일댓글 수 로딩 중