[논문리뷰] WildRelight: A Real-World Benchmark and Physics-Guided Adaptation for Single-Image Relighting본 논문은 최신 생성형 모델 기반의 싱글 이미지 리라이팅 기법들이 합성 데이터셋에서는 우수한 성능을 보이지만, 실제 환경(in-the-wild)에서의 성능은 크게 검증되지 않았다는 문제 의식에서 출발한다.#Review#Single-Image Relighting#Dataset#Inverse Rendering#Diffusion Posterior Sampling#Test-Time Adaptation#Sim-to-Real2026년 5월 12일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Learning Smooth Time-Varying Linear Policies with an Action Jacobian Penalty본 논문은 강화 학습(DRL)을 통해 학습된 제어 정책이 생성하는 비현실적인 고주파수 제어 신호 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Reinforcement Learning#Motion Control#Robotics#Character Animation#Linear Policies#Action Jacobian Penalty#Policy Regularization#Sim-to-Real2026년 2월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] RLinf-Co: Reinforcement Learning-Based Sim-Real Co-Training for VLA Models본 논문은 Vision-Language-Action (VLA) 모델 훈련 시, 시뮬레이션을 정적 데이터 소스로만 활용하고 폐쇄 루프 인터랙션을 충분히 활용하지 못하는 기존 Supervised Fine-Tuning (SFT) 기반 sim-real co-training의 한계를 극복하고자 합니다.#Review#Reinforcement Learning#Sim-to-Real#Co-training#VLA Models#Robotic Manipulation#Supervised Fine-tuning#Catastrophic Forgetting2026년 2월 15일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] NeuralRemaster: Phase-Preserving Diffusion for Structure-Aligned Generation기존 확산 모델이 데이터의 공간적 구조를 파괴하는 문제를 해결하고, 아키텍처 변경이나 추가 파라미터 없이 이미지의 위상을 보존하여 구조 정렬 생성(structure-aligned generation) 을 가능하게 하는 새로운 확산 프로세스를 제안합니다.#Review#Diffusion Models#Phase Preservation#Frequency Domain#Structure-Aligned Generation#Image-to-Image Translation#Sim-to-Real#Generative AI2025년 12월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SimScale: Learning to Drive via Real-World Simulation at Scale자율주행 시스템의 안전에 필수적인 안전-위험(safety-critical) 및 분포 외(Out-of-Distribution, OOD) 시나리오에 대한 실제 데이터 부족 문제를 해결하고, 제한된 실제 데이터 환경에서 대규모 시뮬레이션 데이터를 활용 하여 엔드투엔드(E2E) 플래너의 강건성 및 일반화 성능 을 체계적으로 향상시키는 방법을 제시하는 것이 목표입니다.#Review#Autonomous Driving#Simulation#Neural Rendering#3D Gaussian Splatting#Sim-to-Real#Data Scaling#End-to-End Planning#Pseudo-Expert2025년 12월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Robot Learning from a Physical World Model본 논문은 비디오 생성 모델에서 생성된 픽셀 동작을 물리적으로 실현 가능한 로봇 동작으로 변환하는 과정에서 발생하는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Robot Learning#Video Generation#Physical World Model#Reinforcement Learning#Zero-shot Manipulation#Object-Centric Learning#Sim-to-Real2025년 11월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Learning Vision-Driven Reactive Soccer Skills for Humanoid Robots본 연구는 기존 로봇 제어 시스템의 모듈 분리(decoupled modules)로 인한 지연된 반응과 비일관적인 행동 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Humanoid Robot#Reinforcement Learning#RoboCup#Soccer Skills#Vision-Driven Control#Adversarial Motion Priors#Sim-to-Real#Perception-Action Coordination2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] LatticeWorld: A Multimodal Large Language Model-Empowered Framework for Interactive Complex World Generation본 논문은 복잡한 실제 시나리오를 시뮬레이션하는 고충실도 3D 가상 환경 을 생성하는 데 초점을 맞추어, sim-to-real 격차 를 줄이고 풍부한 데이터를 효율적으로 수집하는 것을 목표로 합니다.#Review#Multimodal LLM#3D World Generation#Unreal Engine 5#Procedural Content Generation#Interactive Environments#Sim-to-Real#Spatial Understanding#Multimodal Input2025년 9월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] RLinf-VLA: A Unified and Efficient Framework for VLA+RL Training본 논문은 Vision-Language-Action (VLA) 모델 에 강화 학습(RL)을 적용할 때 발생하는 소규모 및 파편화된 실험의 문제점을 해결하고자 합니다. 대규모 실험을 지원하고 다양한 모델, 알고리즘, 평가 설정 간의 공정한 비교를 가능하게 하는 통합적이고 효율적인 프레임워크 를 제공하는 것을 목표로 합니다.#Review#Reinforcement Learning#VLA Models#Robotics#GPU Management#PPO#GRPO#Sim-to-Real2025년 10월 9일댓글 수 로딩 중