[논문리뷰] Yo'City: Personalized and Boundless 3D Realistic City Scene Generation via Self-Critic Expansion기존 3D 도시 생성 방법론들이 단일 확산 모델에 의존하여 개인화 및 무한 확장성에서 한계를 보이는 문제를 해결합니다.#Review#3D City Generation#Generative AI#Large Language Models#Vision-Language Models#Multi-Agent Framework#Self-Critic Learning#Scene Graph#Text-to-3D2025년 11월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Measuring Epistemic Humility in Multimodal Large Language Models본 논문은 멀티모달 대규모 언어 모델(MLLM)의 환각(hallucination) 문제를 해결하고, 특히 모델이 불확실한 상황에서 잘못된 정보를 확신하지 않고 '모르는 것을 모른다고 인정하는' 능력 , 즉 인식론적 겸손(epistemic humility) 을 측정하는 새로운 벤치마크를 제시하는 것을 목표로 합니다.#Review#Multimodal Large Language Models#Hallucination#Epistemic Humility#Benchmark#False-Option Rejection#Visual Question Answering#Scene Graph2025년 9월 16일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] HoloScene: Simulation-Ready Interactive 3D Worlds from a Single Video기존 3D 재구성 방법론의 한계(불완전한 기하학, 낮은 상호작용성, 물리적 비현실성 등)를 극복하고, 단일 비디오 입력 으로부터 시뮬레이션 준비가 완료된(simulation-ready) , 물리적으로 정확하며 상호작용 가능한 3D 디지털 트윈을 생성하는 것을 목표로 합니다.#Review#3D Reconstruction#Digital Twin#Scene Graph#Physical Simulation#Interactive Environments#Single Video Reconstruction#Neural Rendering2025년 10월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Imaginarium: Vision-guided High-Quality 3D Scene Layout Generation본 논문은 기존의 수동 최적화 방법론, 심층 생성 모델, 대규모 언어 모델(LLM) 기반 접근법의 한계(예: 복잡한 공간 관계 처리의 어려움, 다양성 부족, 낮은 품질)를 극복하여, 시각적으로 일관되고 심미적으로 매력적인 고품질 3D 장면 레이아웃을 생성 하는 시스템을 개발하는 것을 목표로 합니다.#Review#3D Scene Layout Generation#Vision-guided#Diffusion Models#Scene Graph#Asset Retrieval#Pose Estimation#High-Quality Assets#AI Content Creation2025년 10월 20일댓글 수 로딩 중