[논문리뷰] FashionChameleon: Towards Real-Time and Interactive Human-Garment Video Customization본 논문은 실시간 인터랙티브 가먼트 교체와 비디오 생성을 동시에 달성하기 어려운 기존의 한계를 해결하고자 합니다. 기존의 subject-to-video(S2V) 방식은 주로 identity 보존에만 집중하고 있어, 패션 산업이나 콘텐츠 생성에서 요구되는 실시간이고 유연한 가먼트 제어 능력이 부족합니다.#Review#Video Customization#Garment Switching#Autoregressive Generation#In-Context Learning#Streaming Distillation#KV Cache Rescheduling#Real-Time Inference2026년 5월 17일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DreamVideo-Omni: Omni-Motion Controlled Multi-Subject Video Customization with Latent Identity Reinforcement Learning대규모 diffusion models 가 비디오 합성 능력을 혁신했지만, multi-subject identity 와 multi-granularity motion 에 대한 정밀한 제어는 여전히 중대한 과제로 남아있습니다.#Review#Video Diffusion Models#Video Customization#Motion Control#Reinforcement Learning#Multi-Subject#Omni-Motion#Latent Identity#DiT2026년 3월 12일댓글 수 로딩 중