[논문리뷰] CoPE-VideoLM: Codec Primitives For Efficient Video Language Models기존 Video Language Models (VideoLMs)의 밀집 RGB 프레임 인코딩으로 인한 높은 계산 오버헤드 및 희소 키프레임 샘플링으로 인한 제한적인 시간 범위 문제를 해결하는 것이 목표입니다.#Review#Video Language Models#Codec Primitives#Efficient Tokenization#Motion Vectors#Residuals#Temporal Reasoning#Long-Context Understanding#Video Compression2026년 2월 15일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Pretraining Frame Preservation in Autoregressive Video Memory Compression본 논문은 오토회귀 비디오 생성 모델에서 발생하는 긴 비디오 컨텍스트 처리의 한계 와 컨텍스트 품질 및 길이 간의 트레이드오프 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Video Compression#Autoregressive Models#Memory Compression#Frame Preservation#Pretraining#Video Generation#Diffusion Models#Long-Range Consistency2025년 12월 31일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Generative Neural Video Compression via Video Diffusion Prior본 논문은 기존 비디오 압축 방식이 초저비트레이트 환경에서 발생하는 흐릿함, 세부 정보 손실, 그리고 지각적 깜빡임(perceptual flickering) 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Neural Video Compression#Diffusion Models#Generative Models#Video Compression#Temporal Coherence#Perceptual Quality#Flow Matching#Video Diffusion Transformer (VideoDiT)2025년 12월 4일댓글 수 로딩 중