[논문리뷰] WithEveryone: Unified Planning and Identity Grounding for Group Image Generation본 논문은 5~10명의 다수 인물이 포함된 그룹 이미지 생성 시 ID 보존 및 일관성이 크게 저하되는 문제를 해결하고자 한다. 기존 모델들은 인원수가 증가함에 따라 개별 ID 신호가 희석되거나, 복제된 얼굴(copy-paste) 오류, 혹은 ID 혼선 현상이 발생하는 한계가 있다.#Review#Group Image Generation#Identity-Preserving#Layout Planning#Multimodal Models#Representation Forcing#Flow Matching2026년 8월 20일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Representation Forcing for Bottleneck-Free Unified Multimodal Models본 논문은 기존 UMM이 frozen VAE에 의존하여 발생하는 structural bottleneck 문제를 해결하기 위해 Representation Forcing (RF)을 제안한다 .#Review#Unified Multimodal Models#Representation Forcing#Pixel-space Diffusion#Vector Quantization#End-to-End Learning#Bottleneck-Free#Mixture-of-Transformers2026년 5월 31일댓글 수 로딩 중