[논문리뷰] WorldExam: Benchmarking World Models from Apparent Appearance to Inherent Reactivity본 논문은 기존의 비디오 생성 모델 평가가 주로 Apparent Appearance와 명시적인 지시 사항 이행에만 집중되어 있어, 모델의 Inherent Reactivity를 충분히 검증하지 못한다는 문제 의식에서 출발합니다.#Review#World Models#Video Generation#Inherent Reactivity#Diagnostic Benchmark#Control Adherence#Spatial Consistency#Interaction2026년 8월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] One Sentence, One Drama: Personalized Short-Form Drama Generation via Multi-Agent Systems본 논문은 기존의 디지털 단편 드라마 제작 방식이 가진 narrative pacing의 부재, 클립 간 spatial consistency 부족, 그리고 높은 manual review 의존성이라는 세 가지 핵심 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Short-Form Drama#Multi-Agent System#3D-Grounded Generation#Narrative Pacing#Spatial Consistency#Production-Level Quality Control2026년 5월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Spatia: Video Generation with Updatable Spatial Memory기존 비디오 생성 모델들이 직면한 장기적인 공간 및 시간적 일관성 유지의 어려움 을 해결하는 것을 목표로 합니다. 이를 위해 업데이트 가능한 3D 장면 포인트 클라우드 를 영구적인 공간 메모리로 활용하는 프레임워크인 Spatia를 제안하여, 고차원 비디오 신호의 밀집된 특성으로 인한 한계를 극복하고자 합니다.#Review#Video Generation#Spatial Memory#3D Scene Point Cloud#Spatial Consistency#Camera Control#Interactive Editing#Diffusion Models#Visual SLAM2025년 12월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] RELIC: Interactive Video World Model with Long-Horizon Memory논문은 실시간 장기 스트리밍, 일관된 공간 메모리, 정밀한 사용자 제어라는 세 가지 핵심 요소를 동시에 만족하는 상호작용 가능한 비디오 월드 모델 을 구축하는 것을 목표로 합니다. 기존 접근 방식들이 이 중 하나만을 다루거나, 장기 메모리 메커니즘이 실시간 성능을 저하시키는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Interactive World Model#Video Generation#Long-Horizon Memory#Real-Time Streaming#Diffusion Models#Autoregressive Models#Spatial Consistency#Unreal Engine2025년 12월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Droplet3D: Commonsense Priors from Videos Facilitate 3D Generation3D 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 대규모 비디오 데이터에서 얻은 상식 사전(commonsense priors) 을 활용하여 3D 생성 모델의 일반화 능력을 향상시키는 것을 목표로 합니다.#Review#3D Generation#Video Diffusion Models#Spatial Consistency#Semantic Knowledge#Multi-view Synthesis#Large-scale Dataset#Image-to-3D#Text-to-3D2025년 9월 1일댓글 수 로딩 중