[논문리뷰] Think Before You Score: Thinking Reward Model for Visual Generation본 논문은 시각적 생성 모델의 평가에서 나타나는 불투명성과 케이스별 요구 사항의 다양성을 해결하기 위해 제안되었습니다.#Review#Thinking Reward Model#Visual Generation#Pairwise Preference Optimization#PD-GRPO#Reinforcement Learning#Case-adaptive Rubrics2026년 9월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] OmniTaskonomy: When Does Visual Generation Improve Visual Understanding?본 논문은 시각적 생성(Visual Generation) supervision이 Visual Understanding 모델의 성능 향상에 기여하는지에 대한 불확실성을 해결하기 위해 OmniTaskonomy를 제안한다.#Review#OmniTaskonomy#Visual Generation#Visual Understanding#Multimodal Models#Transfer Learning#Gradient Alignment#Task Taxonomy2026년 9월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] OmniHarness: Harnessing Generalizable Visual Generation via Symbolic Policy Learning본 논문은 MLLMs 및 multi-agent systems의 시각 생성(visual generation) 역량을 일반화 가능하고(generalizable), 실행 중 자체 수정(self-correction)하며, 사전 탐색적 학습(proactive learning)을 가능하게 하는 프레임워크인 OmniHarness를 제안합니다.#Review#Visual Generation#Symbolic Policy Learning#Multi-Agent Systems#Self-Directed Inquiry#ComfyUI#Generalizable AI2026년 9월 15일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Agentic Visual Generation: From Generative Models to Agentic ControlMotivation: Visual generation은 단순한 generative models의 단일 호출(single invocation)을 넘어, 계획, 도구 선택, 중간 결과물 검사, 실패 수정, 이전 경험 재사용이 가능한 agentic control processes로 진화하고 있다.#Review#Agentic Visual Generation#Controller Decision-Making Scope#Visual Generation#Reinforcement Learning#Multi-Agent Systems2026년 9월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Scaling Properties of Text Conditioning in Visual Generation본 논문은 텍스트 기반 이미지 생성(Text-to-Image Generation)에서 자연어의 토큰 수와 실제 모델이 학습하는 정보량 사이에 존재하는 비대칭성 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Visual Generation#Text Conditioning#Scaling Laws#Structured Prompts#GPG#Effective Detailness#Promptability#Diffusability2026년 8월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Focusing on What Matters: Saliency-Harnessing Accurate Routing for Diffusion MoE본 연구는 기존 Diffusion MoE 프레임워크에서 발생하는 불균형한 계산 자원 배분 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Diffusion Models#Mixture-of-Experts#Saliency-Aware Routing#Post-Training#Visual Generation#Latent Features2026년 6월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Do Text Edits Generalize to Visual Generation? Benchmarking Cross-Modal Knowledge Editing in UMMs본 논문은 UMMs에서 수행된 텍스트 기반 지식 편집(Knowledge Editing)이 이미지 생성 과정으로 적절히 전이되는지 검증하고자 합니다 . 기존의 텍스트 도메인 지식 편집 기법들은 텍스트 출력에서는 높은 성공률을 보이지만, 동일한 수정이 시각적 생성 결과로까지 일관되게 이어지는지는 불명확합니다.#Review#Unified Multimodal Models#Knowledge Editing#Cross-Modal Transfer#Visual Generation#UniKE#Reasoning-Augmented2026년 6월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] RationalRewards: Reasoning Rewards Scale Visual Generation Both Training and Test Time본 논문은 시각 생성 모델의 보상 모델이 인간의 복합적인 판단을 단일 스칼라 점수로 압축함으로써 발생하는 불투명성과 성능 저하 문제를 해결하고자 합니다.#Review#RationalRewards#Preference-Anchored Rationalization#Visual Generation#Reasoning-based Reward Model#Reinforcement Learning#Prompt Tuning2026년 4월 15일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] GENIUS: Generative Fluid Intelligence Evaluation Suite본 연구는 기존 통합 멀티모달 모델(UMM) 평가 벤치마크가 결정화된 지능(Crystallized Intelligence) 에 치우쳐 있음을 지적하며, 시각 생성 분야에서 생성 유동 지능(Generative Fluid Intelligence, GFI) 을 엄격하게 평가하는 것을 목표로 합니다.#Review#Generative Fluid Intelligence#UMM Evaluation#Visual Generation#Ad-hoc Reasoning#Contextual Adaptation#Benchmark#Attention Intervention2026년 2월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Visual Generation Unlocks Human-Like Reasoning through Multimodal World Models본 논문은 기존 AI 시스템이 언어적/추상적 영역에서 강세를 보이지만, 풍부한 표현과 사전 지식, 특히 명시적인 시각적 세계 모델링의 부족으로 인해 물리적/공간적 지능 분야에서는 인간에 비해 뒤처지는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Multimodal AI#World Models#Visual Generation#Chain-of-Thought (CoT)#Multimodal Reasoning#Unified Multimodal Models#Spatial-Physical Reasoning2026년 1월 27일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Thinking-while-Generating: Interleaving Textual Reasoning throughout Visual Generation본 논문은 시각 콘텐츠 생성 과정에서 발생하는 장기적인 구성, 다중 엔티티 관계 및 미묘한 지시사항 준수와 같은 문제점을 해결하기 위해, 텍스트 기반 추론(think)을 시각 생성(generate) 과정에 실시간으로 상호 연동(interleaving) 하는 프레임워크인 Thinking-while-Generating (TWIG) 를 제안합니다.#Review#Visual Generation#Textual Reasoning#Interleaving#Large Multimodal Models (LMMs)#Chain-of-Thought (CoT)#Zero-shot Learning#Supervised Fine-tuning (SFT)#Reinforcement Learning (RL)2025년 11월 20일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ROVER: Benchmarking Reciprocal Cross-Modal Reasoning for Omnimodal Generation본 논문은 기존 통합 멀티모달 모델(UMM) 평가 방식이 텍스트 및 이미지 이해/생성 능력을 개별적으로 측정하여 모달리티 간 상호 추론 능력 을 간과하는 문제를 제기합니다.#Review#Multimodal AI#Benchmarking#Cross-Modal Reasoning#Omnimodal Generation#Visual Generation#Verbal Generation#Unified Multimodal Models2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] RewardDance: Reward Scaling in Visual Generation시각 생성 모델의 RM(Reward Model) 스케일링 패러다임이 기존 CLIP 기반 RM의 아키텍처 및 입력 제약, Bradley-Terry 손실과 VLM(Vision-Language Model)의 다음 토큰 예측 메커니즘 간의 불일치, 그리고 보상 해킹(Reward Hacking) 문제로 인해 제대로 탐구되지 못하는 한계를 해결하는 것이 목표입니다.#Review#Reward Model#Visual Generation#RLHF#VLM#Reward Scaling#Reward Hacking#Generative Paradigm#Context Scaling#Text-to-Image#Text-to-Video2025년 9월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Reinforcement Learning in Vision: A Survey본 연구는 강화 학습(RL)과 시각 지능의 교차점에서 발전한 에이전트의 현황을 체계적으로 종합합니다.#Review#Reinforcement Learning (RL)#Computer Vision (CV)#Multimodal Large Language Models (MLLMs)#Visual Generation#Vision-Language-Action (VLA) Models#Policy Optimization#Reward Modeling2025년 8월 12일댓글 수 로딩 중