3D hand trajectory prediction에 관한 기존 연구들은 움직임을 의미론적 감독과 분리하는 데이터셋과 추론을 약하게 연결하는 모델에 의해 제한됩니다.

보상 모델(RMs)은 대형 언어 모델(LLMs) 훈련에 필수적이지만, 이미지와 텍스트가 교차하는 시퀀스를 처리하는 옴니 모델에 대해서는 아직 충분히 탐구되지 않았다.

Video Large Language Models (VLLMs)는 인터넷 규모 데이터에 대한 사전 학습을 통해 세계 지식을 활용한 비디오 이해를 가능하게 하며, 이미 가능성을 보여주고 있습니다.

Machine Learning (ML)을 희귀 질환, 예를 들어 collagen VI‑related dystrophies (COL6‑RD)의 진단에 적용하는 것은 근본적으로 s…에 의해 제한됩니다.

기존 비디오 생성 모델은 비디오 신호의 밀집하고 고차원적인 특성 때문에 장기적인 공간 및 시간 일관성을 유지하는 데 어려움을 겪습니다. To ...

가장 기본적인 수준에서, 픽셀은 우리가 세계를 인식하는 시각 정보의 원천입니다. 픽셀은 모든 수준에서 정보를 담고 있으며, …

최근 멀티모달 연구에서, diffusion paradigm은 고유한 디코딩 방식 때문에 autoregressive paradigm(AR)에 대한 유망한 대안으로 부상했습니다.

우리는 Gaussian Pixel Codec Avatars (GPiCA)를 소개합니다. 이는 다중 뷰 이미지로부터 생성될 수 있는 포토리얼리스틱 헤드 아바타이며, 모바일 디바이스에서 효율적으로 렌더링됩니다.

Foundation 모델은 다양한 Computer Vision 애플리케이션에서 중요한 도구입니다. 이 모델은 단일 RGB 이미지를 입력으로 받아 깊은 feature representation을 출력합니다…

Active Speaker Detection (ASD)은 비디오의 각 프레임에서 현재 누가 말하고 있는지를 식별하는 것을 목표로 합니다. 대부분의 최신 접근 방식은 late fusion에 의존하여 comb...

Autoregressive video diffusion models는 세계 시뮬레이션에 대한 가능성을 가지고 있지만, train‑test 불일치에서 발생하는 exposure bias에 취약합니다. 최근 w…

인간 선호도를 포함한 이미지 압축 성능 평가에서는 일반적으로 MSE와 같은 단순 왜곡 함수가 충분히 …

AI-driven video generation technologies의 오용은 심각한 사회적 우려를 불러일으켰으며, 신뢰할 수 있는 AI-generated video detectors의 긴급한 필요성을 강조합니다.

로봇 조작을 위한 기존 Vision-Language-Action Models (VLAs)는 대규모이지만 서로 연결되지 않은 데이터로 사전 학습된 vision-language 백본을 기반으로 구축됩니다.

본 논문은 합성 이미지 데이터를 신경 스타일 전이와 결합한 학습 데이터 증강 파이프라인을 제안하여 취약성을 해결한다.

LLM의 컨텍스트 윈도우를 확장하는 데 따른 계산 및 메모리 오버헤드는 확장성을 크게 제한합니다. 주목할 만한 해결책은 vision-te...

working memory는 brain이 transient information을 통합하여 rapid decision-making을 가능하게 합니다. Artificial networks는 일반적으로 이를 recurrent 또는 par... 방식으로 복제합니다.

소개 데이터 주석은 인공지능에서 기계가 실제 데이터로부터 학습할 수 있게 하는 기본적인 과정입니다. 이는 의미를 추가하는 것을 포함합니다.

AI background remover는 처음 보면 마법처럼 느껴질 수 있습니다. 이미지를 업로드하고 버튼을 클릭하면 배경이 사라집니다. 이 간단한 상호작용 뒤에는…

AVCaptureVideoPreviewLayer 없이 Metal을 사용한 카메라 비디오 렌더링 이 튜토리얼에서는 카메라 비디오를 화면에 직접 렌더링할 것입니다.

스트리밍 비디오 생성의 핵심 과제는 긴 컨텍스트에서 콘텐츠 일관성을 유지하는 것이며, 이는 메모리 설계에 높은 요구 사항을 부과합니다. Mo...

이 논문은 새로운 방법을 제시하는 것이 아니라, 비디오 시간적 그라운딩(VTG)을 위한 직관적이고 점진적이며 필수적인 베이스라인을 설정합니다.

Non-parametric quantization은 파라미터 효율성과 대규모 코드북에 대한 확장성 때문에 많은 주목을 받아왔습니다. 이 논문에서는 ...

우리는 CRISP를 소개한다. 이 방법은 단안 비디오에서 시뮬레이션 가능한 인간 동작과 장면 기하학을 복원한다. 인간‑장면 공동 재구성에 대한 이전 연구는 reli...