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[Paper] Stylized Synthetic Augmentation이 데이터 오염 강인성을 추가로 향상시킨다
본 논문은 합성 이미지 데이터를 신경 스타일 전이와 결합한 학습 데이터 증강 파이프라인을 제안하여 취약성을 해결한다.
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[Paper] VTCBench: Vision‑Language 모델은 Vision‑Text Compression을 통해 긴 컨텍스트를 이해할 수 있을까?
LLM의 컨텍스트 윈도우를 확장하는 데 따른 계산 및 메모리 오버헤드는 확장성을 크게 제한합니다. 주목할 만한 해결책은 vision-te...
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[Paper] Artificial Intrinsic Plasticity Neurons에서 인간과 유사한 작업 기억
working memory는 brain이 transient information을 통합하여 rapid decision-making을 가능하게 합니다. Artificial networks는 일반적으로 이를 recurrent 또는 par... 방식으로 복제합니다.
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데이터 어노테이션: 정확하고 확장 가능한 AI 시스템에 동력을 제공
소개 데이터 주석은 인공지능에서 기계가 실제 데이터로부터 학습할 수 있게 하는 기본적인 과정입니다. 이는 의미를 추가하는 것을 포함합니다.
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AI 배경 제거기: AI가 객체를 감지하고 배경을 분리하는 방법
AI background remover는 처음 보면 마법처럼 느껴질 수 있습니다. 이미지를 업로드하고 버튼을 클릭하면 배경이 사라집니다. 이 간단한 상호작용 뒤에는…
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iOS에서 Metal을 사용한 카메라 렌더링 (AVFoundation + MetalKit)
AVCaptureVideoPreviewLayer 없이 Metal을 사용한 카메라 비디오 렌더링 이 튜토리얼에서는 카메라 비디오를 화면에 직접 렌더링할 것입니다.
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[Paper] MemFlow: 일관되고 효율적인 장시간 비디오 내러티브를 위한 흐르는 적응형 메모리
스트리밍 비디오 생성의 핵심 과제는 긴 컨텍스트에서 콘텐츠 일관성을 유지하는 것이며, 이는 메모리 설계에 높은 요구 사항을 부과합니다. Mo...
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[Paper] TimeLens: 멀티모달 LLMs와 함께하는 Video Temporal Grounding 재고찰
이 논문은 새로운 방법을 제시하는 것이 아니라, 비디오 시간적 그라운딩(VTG)을 위한 직관적이고 점진적이며 필수적인 베이스라인을 설정합니다.
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[Paper] 시각 토크나이제이션 및 생성을 위한 Spherical Leech Quantization
Non-parametric quantization은 파라미터 효율성과 대규모 코드북에 대한 확장성 때문에 많은 주목을 받아왔습니다. 이 논문에서는 ...
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[Paper] CRISP: 접촉 기반 Real2Sim from Monocular Video with Planar Scene Primitives
우리는 CRISP를 소개한다. 이 방법은 단안 비디오에서 시뮬레이션 가능한 인간 동작과 장면 기하학을 복원한다. 인간‑장면 공동 재구성에 대한 이전 연구는 reli...
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[Paper] 네이티브 및 콤팩트 구조화된 Latents for 3D Generation
최근 3D 생성 모델링의 발전으로 생성 현실감이 크게 향상되었지만, 이 분야는 여전히 기존 표현 방식에 의해 제약을 받고 있습니다, w...
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[Paper] MMGR: 멀티모달 생성적 추론
비디오 파운데이션 모델은 시각적으로 현실적이고 시간적으로 일관된 콘텐츠를 생성하지만, world simulators로서의 신뢰성은 그것들이 p를 포착하는지 여부에 달려 있습니다.