[논문리뷰] Training Object Permanence in World ModelsThe core problem video generation models face is their failure to accurately represent object permanence (OP) and object solidity (OS), which are fundamental cognitive priors in human physical intelligence.#Review#Object Permanence#Video Models#World Models#Core Knowledge#Physical Reasoning#Synthetic Data#Benchmarking2026년 9월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Visual prompt engineering for video models본 연구는 텍스트 기반의 프롬프트 엔지니어링이 LLM의 성능을 비약적으로 향상시키는 것처럼, 비디오 모델의 고정된 입력 이미지(Visual Prompt)를 수정하여 추론 성능을 개선할 수 있다는 가설에서 출발합니다.#Review#Visual Prompt Engineering#VIPE#Video Models#Visual Reasoning#Realism Bias#Test-Time Scaling2026년 7월 28일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Cosmos Policy: Fine-Tuning Video Models for Visuomotor Control and Planning본 논문은 대규모 사전 훈련된 비디오 생성 모델 의 시공간적 사전 지식을 로봇 정책 학습에 활용하는 것을 목표로 합니다.#Review#Video Models#Visuomotor Control#Robot Policy#Fine-tuning#Diffusion Models#World Models#Model-based Planning#Imitation Learning2026년 1월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] CoF-T2I: Video Models as Pure Visual Reasoners for Text-to-Image Generation본 논문은 비디오 모델을 텍스트-투-이미지(T2I) 생성의 '순수한 시각적 추론기'로 활용하여, 기존 T2I 모델의 시각적 추론 시작점 부재와 중간 단계의 불명확성 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Text-to-Image Generation#Video Models#Visual Reasoning#Chain-of-Frame (CoF)#Progressive Refinement#Diffusion Models#CoF-Evol-Instruct2026년 1월 15일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] World Models That Know When They Don't Know: Controllable Video Generation with Calibrated Uncertainty본 논문은 최첨단 제어 가능한 비디오 모델이 흔히 겪는 환각 현상과 불확실성 표현 능력 부족 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Controllable Video Generation#Uncertainty Quantification#Video Models#Calibration#Out-of-Distribution Detection#Proper Scoring Rules#Latent Space2025년 12월 7일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] iMontage: Unified, Versatile, Highly Dynamic Many-to-many Image GenerationiMontage는 사전 훈련된 비디오 모델을 재활용하여 고도로 동적인 다대다 이미지 생성을 위한 통합 프레임워크를 제시합니다.#Review#Image Generation#Video Models#Diffusion Models#Many-to-many#Unified Framework#Temporal Consistency#Image Editing#Positional Embedding2025년 11월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Reasoning via Video: The First Evaluation of Video Models' Reasoning Abilities through Maze-Solving Tasks본 논문은 비디오 모델의 추론 능력, 특히 비디오 생성 을 통한 추론 능력을 체계적으로 평가하기 위한 포괄적인 벤치마크의 부재를 해결합니다.#Review#Video Models#Spatial Reasoning#Maze Solving#Video Generation#Benchmark#Supervised Fine-tuning#Test-Time Scaling#Multimodal Reasoning2025년 11월 19일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Video models are zero-shot learners and reasoners본 논문은 비디오 모델이 대규모 언어 모델(LLM)이 언어 이해 분야에서 이룬 것과 같이, 일반적인 목적의 비전 파운데이션 모델이 될 수 있다는 가설을 제시합니다.#Review#Video Models#Zero-shot Learning#Visual Reasoning#Foundation Models#Generative AI#Perception#Manipulation#Modeling2025년 9월 25일댓글 수 로딩 중