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YOLOv1 논문 워크스루: YOLO가 세상을 처음 본 날
YOLOv1 아키텍처와 처음부터 구현한 PyTorch 구현에 대한 자세한 walkthrough. 게시물: YOLOv1 Paper Walkthrough: YOLO가 처음 세상을 본 날.
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[Paper] 보편적 가중치 부분공간 가설
우리는 다양한 작업에 대해 학습된 딥 뉴럴 네트워크가 놀라울 정도로 유사한 저차원 파라메트릭 서브스페이스를 나타낸다는 것을 보여준다. 우리는 최초의 대규모…
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[Paper] Light‑X: 카메라 및 조명 제어가 가능한 생성적 4D 비디오 렌더링
최근 조명 제어 분야의 발전은 이미지 기반 방법을 비디오로 확장했지만, 여전히 조명 충실도와 시간적 일관성 사이의 트레이드오프에 직면하고 있다. Mo...
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[논문] Value Gradient Guidance for Flow Matching Alignment
흐름 매칭 모델—인기 있고 효과적인 생성 모델 클래스—을 인간 선호와 정렬하기 위한 방법이 존재하지만, 기존 접근 방식은 …
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[Paper] 다중 대비 MRI 기반 영아 뇌 딥 세그멘테이션
자기공명영상(MRI)의 분할은 해부학적 구조를 구분함으로써 인간 뇌 발달 분석을 용이하게 합니다. 그러나 영아와 ...
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[Paper] DraCo: Draft as CoT for Text-to-Image 미리보기 및 희귀 개념 생성
최근 통합된 멀티모달 대형 언어 모델(MLLMs)은 인상적인 능력을 보여주었으며, 향상된 텍스트-투-…
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[Paper] Splannequin: Dual-Detection Splatting을 이용한 Monocular Mannequin‑Challenge 영상 동결
단일 카메라 Mannequin-Challenge (MC) 비디오에서 high-fidelity frozen 3D scenes를 합성하는 것은 standard dynamic scene reconstruction과는 구별되는 고유한 문제이다.
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[논문] ARM-Thinker: 멀티모달 생성 보상 모델 강화와 에이전시 툴 사용 및 시각적 추론
Reward models는 인간 선호와 vision-language 시스템을 정렬하는 데 핵심적이지만, 현재 접근 방식은 hallucination, 약한 visual grounding 등으로 고통받고 있다...
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[Paper] ShadowDraw: 어떤 물체든 그림자-드로잉 구성 예술로
우리는 ShadowDraw를 소개합니다. 이 프레임워크는 일반적인 3D 객체를 그림자 드로잉 구성 예술로 변환합니다. 3D 객체가 주어지면, 우리 시스템은 장면 …
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[Paper] NeuralRemaster: 위상 보존 Diffusion을 이용한 구조 정렬 생성
표준 확산은 푸리에 계수의 무작위 크기와 무작위 위상을 가진 가우시안 노이즈를 사용해 데이터를 손상시킵니다. 무조건적이거나 …에 효과적이지만
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[Paper] EvoIR: 올인원 이미지 복원을 위한 진화적 주파수 변조
All-in-One Image Restoration (AiOIR) 작업은 종종 다양한 열화를 포함하며, 이는 강인하고 다재다능한 전략을 필요로 합니다. 그러나 대부분의 기존 접근 방식은 …
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[Paper] TV2TV: 언어와 비디오가 교차하는 생성에 대한 통합 프레임워크
Video generation models는 빠르게 발전하고 있지만, 여전히 의미적 분기나 반복적인 고수준 작업을 요구하는 복잡한 비디오 출력에서 어려움을 겪을 수 있습니다.