[논문리뷰] Beyond Imitation: Reinforcement Learning for Active Latent Planning이 논문은 기존의 모방 기반 잠재 추론 방식이 여러 동등한 추론 경로 중 하나만을 학습하여 성능 저하 및 훈련-테스트 간 격차를 초래하는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Large Language Models (LLMs)#Chain-of-Thought (CoT)#Latent Reasoning#Reinforcement Learning (RL)#Variational Autoencoder (VAE)#Active Planning#Numerical Reasoning#Coherence Reward2026년 1월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Reasoning Palette: Modulating Reasoning via Latent Contextualization for Controllable Exploration for (V)LMs본 논문은 대규모 (비전) 언어 모델(LLMs/VLMs)의 추론 및 강화 학습(RL) 훈련 과정에서 발생하는 탐색 비효율성 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Latent Variable Models#Variational Autoencoder (VAE)#Reinforcement Learning (RL)#Exploration#Large Language Models (LLMs)#Vision-Language Models (VLMs)#Controllable Generation#Reasoning Strategies2025년 12월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Both Semantics and Reconstruction Matter: Making Representation Encoders Ready for Text-to-Image Generation and Editing본 논문은 최신 Latent Diffusion Models (LDMs)가 주로 픽셀 수준 재구성에 최적화된 저수준 Variational Autoencoder (VAE) 잠재 공간 을 사용하는 한계를 지적합니다.#Review#Text-to-Image Generation#Image Editing#Representation Encoders#Latent Diffusion Models#Variational Autoencoder (VAE)#Semantic Reconstruction#Off-manifold Latents#DINOv22025년 12월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Qwen-Image-Layered: Towards Inherent Editability via Layer Decomposition기존 래스터 이미지 편집 시 발생하는 일관성 문제(semantic drift, geometric misalignment)를 해결하는 것이 목표입니다.#Review#Image Editing#Diffusion Models#Layer Decomposition#RGBA Layers#Variational Autoencoder (VAE)#Multi-stage Training#Photoshop Documents (PSD)#Inherent Editability2025년 12월 17일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Distribution Matching Variational AutoEncoder본 논문은 시각적 생성 모델에서 VAE 및 파운데이션 모델 인코더가 잠재 공간의 분포를 명시적으로 형성하지 못하는 문제를 해결합니다.#Review#Variational Autoencoder (VAE)#Distribution Matching#Diffusion Models#Latent Space#Self-supervised Learning (SSL) Features#Generative Models#ImageNet#Tokenizer2025년 12월 8일댓글 수 로딩 중