[논문리뷰] Mage-Flow: An Efficient Native-Resolution Foundation Model for Image Generation and Editing본 논문은 현대의 고성능 생성형 AI 모델들이 요구하는 막대한 컴퓨팅 자원과 연구의 폐쇄성 문제를 해결하기 위해 Mage-Flow를 제안한다.#Review#Generative Foundation Model#Image Generation#Image Editing#Latent Tokenizer#Native-Resolution#Rectified Flow Matching#Diffusion-NFT#Turbo Inference2026년 7월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MotionFlux: Efficient Text-Guided Motion Generation through Rectified Flow Matching and Preference Alignment본 논문은 기존 텍스트 기반 모션 생성 방법론이 겪는 언어적 설명과 모션 의미 간의 부정확한 정렬 및 느리고 비효율적인 다단계 추론 과정 의 문제를 해결하고자 합니다. 궁극적으로 강력한 의미론적 정렬, 고품질 모션 생성, 그리고 실시간 합성을 가능하게 하는 프레임워크를 개발하는 것이 목표입니다.#Review#Text-Guided Motion Generation#Rectified Flow Matching#Preference Alignment#Human Motion Synthesis#Real-time AI#Transformer Architecture#Self-supervised Learning2025년 8월 28일댓글 수 로딩 중