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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.
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[Paper] SA-IQA: 다차원 보상을 통한 공간 미학을 위한 이미지 품질 평가 재정의
최근 몇 년간 AI 생성 이미지(AIGI)를 위한 이미지 품질 평가(IQA)가 급속히 발전했지만, 기존 방법들은 주로 초상화와 ar...
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벽을 투과하다: AI의 새로운 눈, 가려진 움직임 by Arvind Sundararajan
손이 서로 얽히거나 물체 뒤에 가려지거나, 심지어 약간 보이지 않을 때 정확한 모션 캡처를 얻기 위해 고생한 적이 있나요? 표준 컴퓨터 비전 시스템은…
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[Paper] SimFlow: 라텐트 노멀라이징 플로우의 단순화 및 엔드투엔드 훈련
Normalizing Flows (NFs)는 데이터와 Gaussian distribution 사이의 가역 매핑을 학습합니다. 기존 연구들은 보통 두 가지 제한점을 가지고 있습니다. 첫 번째로, 그들은 추가합니다...
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[Paper] 고유한 삶, 공유된 세계: 단일-라이프 비디오에서 학습
우리는 ‘single-life’ 학습 패러다임을 소개합니다. 이 패러다임에서는 한 개인이 촬영한 egocentric 비디오에만 전용 vision model을 학습시킵니다. 우리는 …
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[Paper] PosterCopilot: Layout Reasoning 및 Controllable Editing을 통한 전문 그래픽 디자인
Graphic design는 현대 시각 커뮤니케이션의 초석을 이루며, 문화 및 상업 행사 홍보를 위한 중요한 매체 역할을 합니다. 최근의 진보는…
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[Paper] 볼류메트릭 재구성을 위한 Radiance Meshes
우리는 radiance meshes를 소개한다. 이는 Delaunay tetrahedralization으로 생성된 constant density tetrahedral cells를 사용하여 radiance fields를 표현하는 기술이다.
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[Paper] SpaceTools: 툴-증강 공간 추론 via 이중 인터랙티브 RL
Vision Language Models (VLMs)은 강력한 정성적 시각 이해를 보여주지만, 구현된 …에 필요한 계량적으로 정확한 공간 추론에 어려움을 겪는다.