[논문리뷰] MoCam: Unified Novel View Synthesis via Structured Denoising Dynamics본 논문은 생성적 Novel View Synthesis에서 발생하는 기하학적 정보와 외형 정보 간의 근본적인 갈등 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Novel View Synthesis#Diffusion Models#Structured Denoising#Geometry-Appearance Disentanglement#4D Re-camera#Video Generative Models2026년 5월 12일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DeVI: Physics-based Dexterous Human-Object Interaction via Synthetic Video Imitation저자들은 텍스트 기반의 합성 비디오에서 hybrid imitation target을 추출하여 이를 통해 humanoid control policy를 학습하는 DeVI 프레임워크를 제안합니다 . 우선 3D 인간 모델과 물체를 포함한 씬에서 텍스트 프롬프트를 사용하여 2D HOI 비디오를 생성합니다.#Review#Dexterous Manipulation#Video Generative Models#Physics-based Simulation#Reinforcement Learning#Human-Object Interaction2026년 4월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] RoboCurate: Harnessing Diversity with Action-Verified Neural Trajectory for Robot Learning로봇 학습을 위한 비디오 생성 모델 기반 합성 데이터는 액션 품질의 일관성 부족과 물리적 정확성 검증의 어려움으로 인해 제한적인 성능을 보입니다.#Review#Robot Learning#Synthetic Data Generation#Action Verification#Neural Trajectory#Video Generative Models#Imitation Learning#Data Diversity2026년 2월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ReDirector: Creating Any-Length Video Retakes with Rotary Camera Encoding본 연구는 기존 비디오 리테이크 생성 방법론이 가변 길이 입력, 동적 카메라 모션, 분포 외 카메라 궤적에 취약하며, 종종 워핑 아티팩트나 흐릿한 객체를 생성하는 한계를 해결하고자 합니다.#Review#Video Retake Generation#Camera Control#Rotary Position Embedding (RoPE)#Rotary Camera Encoding (RoCE)#Geometric Consistency#Video Generative Models#Transformer Architecture#Multi-view Synthesis2025년 11월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] TiViBench: Benchmarking Think-in-Video Reasoning for Video Generative Models본 논문은 기존의 이미지-투-비디오(I2V) 생성 모델 평가 벤치마크가 시각적 충실도와 시간적 일관성에 집중하여 고차원적인 추론 능력을 제대로 평가하지 못하는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Video Generative Models#Visual Reasoning#Benchmarking#Image-to-Video#TiViBench#VideoTPO#Prompt Optimization2025년 11월 17일댓글 수 로딩 중