[논문리뷰] ReWorld: An Interactive World Model with Long-Horizon Memory본 논문은 인터랙티브 월드 모델이 직면한 제어(Control)와 기억(Memory) 간의 구조적 긴장 문제를 해결하고자 합니다. 사용자의 입력에 즉각 반응해야 하는 제어 작업은 짧은 히스토리를 선호하는 반면, 공간적 일관성을 유지해야 하는 기억 작업은 무제한적인 과거 정보를 필요로 합니다.#Review#Interactive World Model#Long-Horizon Memory#Streaming Video Generation#Pose-Indexed Attention#Camera Control#Chunk-drop Training2026년 8월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] InfinityEdit: Infinite Video Editing with a Lightweight Edit-Ignition Adapter본 논문은 기존의 고정된 프레임 범위에서만 작동하는 in-place 편집 방식의 한계를 극복하고, 개방형 스트리밍 환경에서 무제한으로 이어지는 비디오 편집을 수행하는 Infinite Video Editing을 제안합니다.#Review#Infinite Video Editing#Streaming Video Generation#Edit-Ignition Adapter#Diffusion Transformer#Flow-Matching#Temporal Consistency2026년 8월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] TurboServe: Serving Streaming Video Generation Efficiently and Economically본 논문은 스트리밍 비디오 생성 워크로드에서 발생하는 세션의 상태 유지와 동적 자원 수요라는 이중 과제를 해결하기 위해 TurboServe를 제안한다.#Review#Streaming Video Generation#Online Scheduling#Autoscaling#GPU Resource Management#Load Balancing#Latency-Optimized Serving2026년 7월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Causal-rCM: A Unified Teacher-Forcing and Self-Forcing Open Recipe for Autoregressive Diffusion Distillation in Streaming Video Generation and Interactive World Models본 논문은 Autoregressive(AR) 비디오 확산 모델의 학습 효율성과 추론 품질 간의 불균형을 해결하기 위해 Causal-rCM을 제안한다.#Review#Autoregressive Diffusion#Diffusion Distillation#Teacher-Forcing#Self-Forcing#Consistency Models#Streaming Video Generation#Interactive World Models2026년 6월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Streaming Video Generation with Streaming Force Control본 논문은 기존 비디오 생성 모델들이 가진 상호작용성(Interactivity)의 결여와 물리적 제어의 한계를 해결하기 위해 StreamForce를 제안합니다.#Review#Streaming Video Generation#Force Control#Causal Autoregressive Model#Force-aware Distillation#Unified Force Representation2026년 6월 7일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] AdaState: Self-Evolving Anchors for Streaming Video Generation본 논문은 기존 autoregressive 비디오 생성 모델이 겪는 '일관성과 동적 표현 사이의 트레이드오프' 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Streaming Video Generation#Autoregressive Diffusion#Adaptive State#Attention Sink#Horizon-Weighted DMD#KV Cache#Temporal Dynamics2026년 5월 28일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Reward Forcing: Efficient Streaming Video Generation with Rewarded Distribution Matching Distillation효율적인 스트리밍 비디오 생성 시 기존 방법론들이 정적 초기 토큰에 과도하게 의존하여 동적 움직임 저하와 '프레임 복사' 문제를 겪는 한계를 극복하고자 합니다. 본 연구는 실시간으로 높은 시각적 충실도와 강력한 움직임 역동성을 동시에 유지하는 비디오 생성을 목표로 합니다.#Review#Streaming Video Generation#Video Diffusion Models#Distribution Matching Distillation#Reinforcement Learning#Autoregressive Models#Attention Sink#Real-time2025년 12월 4일댓글 수 로딩 중