[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] Nexus : An Agentic Framework for Time Series Forecasting본 논문은 기존 TSFM과 LLM 기반 시계열 예측 연구가 가진 구조적 한계를 해결하기 위해 Nexus를 제안한다.#Review#Time Series Forecasting#Large Language Models#Agentic Framework#Multimodal#Reasoning#Temporal Dynamics#Calibration2026년 5월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Video Generation with Predictive Latents본 논문은 기존 Video VAE가 단순히 비디오의 시각적 재구성 성능을 최적화하는 것만으로는 우수한 비디오 생성(Generative Performance)을 보장할 수 없다는 문제점을 해결하고자 한다.#Review#Video Generation#Video VAE#Predictive Learning#Latent Diffusion Models#Temporal Dynamics#Motion Prior#Spatiotemporal Compression2026년 5월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Motion Attribution for Video Generation본 논문은 비디오 생성 모델에서 생성된 비디오의 움직임(motion) 에 영향을 미치는 훈련 클립을 식별하는 것을 목표로 합니다.#Review#Motion Attribution#Video Generation#Diffusion Models#Gradient-based Attribution#Temporal Dynamics#Motion Masking#Fine-tuning#Data Curation2026년 1월 13일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Sample By Step, Optimize By Chunk: Chunk-Level GRPO For Text-to-Image Generation본 논문은 flow-matching 기반 T2I(Text-to-Image) 생성 에서 GRPO(Group Relative Policy Optimization)의 두 가지 주요 한계, 즉 불정확한 이점 귀인(inaccurate advantage attribution) 과 생성 과정의 시간적 역학(temporal dynamics) 무시 를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Text-to-Image Generation#Reinforcement Learning#GRPO#Flow Matching#Chunk-level Optimization#Temporal Dynamics#Diffusion Models2025년 10월 27일댓글 수 로딩 중