[논문리뷰] NORA-1.5: A Vision-Language-Action Model Trained using World Model- and Action-based Preference Rewards본 논문은 Vision-Language-Action (VLA) 모델이 실제 환경 및 다양한 로봇 플랫폼에서 보이는 낮은 신뢰성과 일반화 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Vision-Language-Action Model#Direct Preference Optimization#World Model#Reward Learning#Robotics#Embodied AI#Flow-Matching2025년 11월 17일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] USO: Unified Style and Subject-Driven Generation via Disentangled and Reward Learning본 논문은 스타일 기반 생성(style-driven generation)과 주제 기반 생성(subject-driven generation)이 기존에 별개의 태스크로 다뤄져 상충되는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Style-Driven Generation#Subject-Driven Generation#Disentangled Representation#Reward Learning#Cross-Task Learning#Diffusion Models#Image Customization#Unified Framework2025년 8월 29일댓글 수 로딩 중