[논문리뷰] SpatialBlock: Enhancing Spatial Intelligence in LVLMs via Synthetic Block-Stacking Problem본 논문은 LVLM(Large Vision-Language Model)이 2D 이미지로부터 3D 구조를 추론하는 공간 지능이 부족하다는 점을 해결하고자 한다. 기존 연구들은 실제 장면(real-scene)에 대한 dense한 기하학적 주석(annotation)에 의존하여 확장성이 낮고 비용이 많이 드는 한계가 있다 .#Review#Spatial Intelligence#LVLM#Block-Stacking#Synthetic Dataset#Spatial Reasoning#Anchor-based Reasoning#Reinforcement Learning2026년 9월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SynthGait-19K: A Physically Grounded Synthetic Video Dataset for Gait Parameter Estimation본 논문은 임상적으로 의미 있는 보행 파라미터를 모노큘러 비디오에서 정확히 추정하고자 하나, 기존 연구들의 데이터셋은 규모가 작고 뷰포인트가 제한적이며 시각적 다양성이 부족한 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Gait Parameter Estimation#Synthetic Dataset#Video Diffusion#Human Mesh Recovery#GaitXFormer#Computer Vision#Healthcare2026년 9월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] BulletTime: Decoupled Control of Time and Camera Pose for Video Generation본 논문은 기존 비디오 확산 모델의 고질적인 문제점인 장면 역학과 카메라 모션 간의 결합을 해소하고, 시간과 카메라 포즈를 명시적으로 분리하여 제어 하는 4D-controllable 비디오 생성 프레임워크 를 개발하는 것을 목표로 합니다.#Review#Video Generation#Diffusion Models#4D Control#Camera Pose Control#Time Control#Positional Encoding#Adaptive Normalization#Synthetic Dataset2025년 12월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SPATIALGEN: Layout-guided 3D Indoor Scene Generation고품질의 3D 실내 환경 모델을 생성하는 기존 방식의 시간 소모성 및 제한된 다양성 문제를 해결하고, 시각적 품질, 다양성, 의미론적 일관성 및 사용자 제어 사이의 균형을 맞추기 위한 연구입니다.#Review#3D Scene Generation#Layout Guidance#Diffusion Models#Multi-view Synthesis#Synthetic Dataset#Indoor Environments#Gaussian Splatting#Semantic Consistency2025년 9월 22일댓글 수 로딩 중