[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