시각 생성을 출력 형식이 아니라 추론이 일어나는 기질로 놓습니다. 절차 생성 과제 300개에 규칙 기반 채점기를 붙여 학습·검증·최적화가 되는 닫힌 고리를 만들었고, 그 위에서 중간 텍스트를 자리표시자로 바꿔도 성능이 거의 안 떨어진다는 결과를 얻었습니다.
태그: 영상처리
55개의 게시물
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이미지 30장, 영상 10개, 오디오 10개를 동시에 참조하고 타임스탬프 단위로 편집합니다. 30초를 단일 패스로 뽑은 뒤 다회 연장으로 수분 길이를 만듭니다. 벤치마크 수치는 공개되지 않았습니다.
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VideoCoCo - Code-as-CoT for Physically-Consistent Video Generation via an Agentic Dual-Engine System 2026-08-03영상 생성 모델이 물리를 틀리는 이유는 압축된 프롬프트에서 시공간 전개를 암묵적으로 복원해야 하기 때문입니다. VideoCoCo는 그 전개를 실행 가능한 Blender 코드로 먼저 써놓고, 렌더링된 초안을 조건으로 영상을 입힙니다. PhyGenBench 0.475에서 0.558, VBench-2.0 52.18%에서 77.88%.
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Genie 2026-07-29Google DeepMind의 인터랙티브 월드 모델 계열, 라벨 없는 영상에서 잠재 행동을 학습해 조작 가능한 세계를 생성
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CFG를 쓰는 확산 모델을 on-policy로 증류할 때, 합성된 예측만 맞추면 양의 분기 오차와 음의 분기 오차가 서로 상쇄돼 학습 목적이 분기 수준에서 결정되지 않습니다. 교사가 학생에게 없는 정보를 음의 분기에 쥐고 있을 때 이 모호성이 실제 실패로 이어지며, 저자들은 이를 Negative Branch Asymmetry라 부르고 합성 이전 단계에서 감독하는 PDM을 제안합니다.
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알리바바 AMAP CV Lab이 키보드 입력으로 조작하는 액션 조건부 영상 월드 모델을 RTX 5090 한 장에서 720P 16FPS로 돌렸습니다. 양방향 교사를 인과 학생으로 점진 증류한 뒤 LongForcing으로 장기 롤아웃 드리프트를 잡고, VAE 디코더 경량화와 저비트 추론을 묶어 피크 VRAM을 19.3GiB 아래로 눌렀습니다.
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5초 창으로만 학습한 자기회귀 영상 모델이 240초까지 인물과 배경을 유지하게 만드는 학습 전략입니다. 자기가 만든 과거를 어떤 KV 메모리로 적어 둘지에 아무도 감독 신호를 주지 않았다는 진단에서 출발합니다.
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4B 파라미터로 장시간 비디오·실시간 스트리밍을 동시에 다루는 완전 공개 Video MLLM. I3D-ViT의 16배 시공간 압축과 Silence/Standby/Response 상태 토큰으로 같은 크기 오픈소스 모델을 대부분 벤치마크에서 압도합니다.
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청화대와 HKUST가 공동으로 제안한 스트리밍 비디오 편집 프레임워크. 3단계 확산 모델 증류와 AR-oriented Mask Cache를 조합해 InsV2V 대비 97.38배 지연을 단축하고, 12.66 FPS 실시간 편집을 달성합니다.
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xAI가 이미지-to-비디오 Arena 1위 모델 Grok Imagine Video 1.5를 공개했습니다. 720p, 네이티브 동기화 오디오, 단일 패스 생성을 $4.20/min에 — Sora 2 대비 86% 저렴합니다.
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장기 영상 생성에서 반복 등장 인물의 정체성을 유지하기 위해 메모리 기반 피사체 재구성을 보조 학습 목표로 삼는 Memento 프레임워크. 이중 경로 메모리(story query + shot query)로 장기 아이덴티티 단서와 단기 문맥을 분리해, 샷 단위 자기회귀 생성에서 일관된 인물 외형을 유지합니다.
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알리바바 AMAP-ML DreamX Team이 공개한 5B 파라미터 인터랙티브 월드 모델. E-PRoPE 카메라 제어, 기하학 기반 메모리 검색, 이벤트 합성 제어를 갖추고 8B·14B 경쟁 모델을 전체 스코어에서 앞섰습니다.
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쾌수 Kling 팀이 제안한 멀티샷 카메라 클로닝 프레임워크입니다. 레퍼런스 비디오의 카메라 파라미터를 3D 빈 공간 그리드 영상으로 변환해 크로스 페어드 데이터 없이도 복잡한 카메라 모션을 클로닝합니다.
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1989년 AT&T Bell Labs 팀이 미국 우체국 우편번호 이미지에 역전파 합성곱 신경망을 적용해 1% 오류율을 달성한 연구. 합성곱 신경망의 첫 실세계 응용이자 LeNet 계보의 출발점입니다.
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1998년 AT&T Labs 팀이 손글씨 인식부터 미국 은행 수표 판독까지 한 편의 논문으로 묶은 정본. LeNet-5라는 합성곱 신경망 이름이 처음 등장한 글이고, MNIST가 처음 정의된 글이며, 학습 가능한 모듈을 그래프로 잇는 Graph Transformer Network 개념도 여기서 정식화됩니다.
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2012~2013년 NYU 르쿤 연구실과 ESIEE 나즈만 팀이 공동으로 정리한 장면 분할 정본. 다중 스케일 합성곱 망이 픽셀별로 큰 맥락을 보고, 영상 경사 위 분할 트리에서 클래스 순도를 최소화하는 *optimal cover*가 후처리를 대신합니다. Stanford Background, SIFT Flow, Barcelona 세 벤치마크에서 최신 기록을 세웠고 한 장 처리에 1초가 걸립니다.
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OverFeat - Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks 2026-05-242013년 NYU CILVR 팀이 한 망으로 분류·위치 추정·검출 세 가지를 동시에 푼 연구. 합성곱 망 자체가 슬라이딩 윈도우라는 통찰을 정식화하고 미세 스트라이드 풀링으로 다중 스케일 평가를 효율화하여 ILSVRC 2013 위치 추정 부문에서 우승하였습니다.
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학습 없이 기성 비디오 디퓨전 모델로 1,000프레임짜리 긴 영상을 생성하는 MIGA. FIFO-Diffusion 계열의 train-inference gap을 zigzag·unified 두 단계로 좁히고, self-reflection + long-range frame guidance로 장기 일관성을 끌어올려 VBench·NarrLV에서 SOTA를 찍습니다.
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19B 규모 joint audio-video diffusion 모델 LTX-2 위에 RL fine-tuning을 얹어 영상 품질·음향 품질·립싱크를 동시에 끌어올린 OmniNFT를 정리합니다. modality-wise advantage routing, layer-wise gradient surgery, region-wise loss reweighting 세 디자인이 multi-modal RL의 reward hacking 양상을 어떻게 바꾸는지, 그리고 한국 비디오 생성 스타트업·후반 작업 도구 관점에서 어떤 의미를 갖는지 봅니다.
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텍스트-투-비디오 모델들은 눈을 뗄 수 없을 만큼 아름다운 영상을 만들어냅니다. 그런데 카메라가 크게 움직이는 순간, 뭔가 이상해집니다. 건물 벽이 녹아내리고, 물체가 갑자기 사라지고, 물리적으로 말이 안 되는 장면을 생성합니다. World-R1은 이 문제를 아키텍처 수정 없이, 강화학습(RL)만으로 해결한다고 주장합니다.
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벌써 4.5가 나온다구요? 두 달 정도밖에 안 지났습니다. 아직 4.5는 테크니컬 리포트가 없습니다. 대신 4.0 테크니컬 리포트를 가져왔습니다. 2K 해상도 이미지를 1.4~1.8초 만에 생성하며, T2I 생성과 이미지 편집 작업을 단일 모델에서 공동 학습합니다. 특히 복잡한 텍스트 렌더링, 다중 이미지 참조, 인컨텍스트 추론 생성 등 기존 모델들이 취약했던 영역에서 강점을 보입니다.
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또이트댄스입니다. Depth Anything 3는 한 장의 이미지든 여러 장의 영상이든, 카메라 포즈 정보가 있든 없든 상관없이 3D 기하 정보를 예측하는 모델입니다. 평범한 트랜스포머 하나와 단순한 깊이-광선(depth-ray) 표현으로 이전 최고 성능을 44% 능가하는 성능을 달성했으며, 모든 데이터를 공개 학술 데이터셋으로만 학습했습니다.
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자연어 처리가 변화한 이유가 대규모 언어 모델이라면 컴퓨터 비전이 변화한 이유는 비디오 모델입니다. 믿고 보는 Google DeepMind의 최신 비디오 모델 연구 논문입니다. Veo 3가 명시적으로 학습하지 않은 다양한 시각적 작업을 제로샷 방식으로 해결할 수 있다고 제안합니다.
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DINOv3 2025-09-15Meta AI의 70억 파라미터 자기지도학습 모델 DINOv3 논문을 요약합니다. 라벨 없이 이미지 특징을 학습하는 이 모델의 거대한 아키텍처, 데이터 큐레이션 전략, 그리고 패치 일관성을 유지하는 혁신 기술 'Gram Anchoring'을 중심으로 설명합니다.
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알리바바 AMAP-ML 연구원으로 "There is No VAE" 픽셀공간 생성 모델과 DreamX-World 1.0 인터랙티브 월드 모델의 핵심 기여자
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HKUST 조교수(Division of Arts and Machine Creativity). 비디오 생성, 3D 월드 모델, 신경 렌더링 연구.
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난양공과대학교 연구자. 생성을 통한 시각 추론을 다루는 VBVR 계열의 1저자로, 비디오 확산 모델이 프레임을 만들며 추론하는지를 반복해 물어왔다.
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알리바바 AMAP-ML 연구원으로 minWM 프레임워크·Omni-WorldBench·AngelSlim 등 인터랙티브 월드 모델과 효율 추론 전반에 기여
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홍콩중문대학교 소속 연구자. 실행 가능한 Blender 코드를 영상 생성의 사고 사슬로 쓰는 VideoCoCo의 1저자이자 프로젝트 리더
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USTC 자동화학과 정교수이자 컴퓨터 비전·대규모 멀티모달 모델 연구 그룹 지도교수. OmniNFT의 교신 저자로 [[장궈후이]]·[[위후]] 등 1저자 학생들의 시각 생성 + RL 라인을 총괄.
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알리바바 AMAP의 비디오 생성 라인 project lead로 MACE-Dance·S²-Guidance·VMBench·Omni-Effects 등 train-free·평가 작업을 묶어 이끄는 연구자
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알리바바 AMAP CV Lab의 Foundation Model 팀을 이끄는 연구원으로 ABot-World-0 1저자이며 영상 생성·월드 모델·임바디드 AI를 연구
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USTC 박사과정. masked image generation·autoregressive image generation에 GRPO 계열 정책 최적화를 적용해온 1저자로, OmniNFT에서는 joint audio-video diffusion으로 RL 프레임워크를 확장.
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청화대학교(THU). 스트리밍 비디오 편집 연구. LiveEdit 공동 저자 및 코드 메인테이너.
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알리바바 Qwen 사업부 연구자. Rethinking Classifier-Free Guidance in On-Policy Diffusion Distillation의 교신저자. 확산 모델 증류와 영상 컨트롤 전이를 다룸.
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HKUST 광저우 박사과정. 의료 영상 분석에서 출발해 영상 생성·시각 인지·멀티모달 후처리로 확장한 연구자. JarvisHub 코어 기여자.
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JD Joy Future Academy 연구자. 마이크로소프트 리서치 아시아 NLP 그룹, StepFun을 거쳐 합류했고 Step-Video-T2V·Step-Video-TI2V 비디오 파운데이션 모델 라인을 이끌었습니다.
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USTC 박사과정. [[자오펑]] 연구실에서 image restoration·diffusion·flow-based generative model을 연구. OmniNFT 공저자.
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Neocognitron의 발명자, 현대 합성곱 신경망의 구조적 원형을 만든 일본 신경망 연구자
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난징대학 컴퓨터학과 교수로 비디오 이해·행동 인식 분야 권위자이며 HYDRA-X 통합 멀티모달 모델의 교신저자
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Microsoft Research Asia 연구자. DCVC 계열 신경 영상 압축 연구의 핵심 저자.
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JD Explore Academy 연구원. CVPR 2024 YOLO-World(Real-Time Open-Vocabulary Object Detection)의 공동·교신 저자로 알려진 비전 연구자. OmniNFT의 프로젝트 리더.
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청화대학교(THU). 스트리밍 비디오 편집 연구. LiveEdit 제1 저자.
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쾌수(Kuaishou) 소속 Kling 비디오 생성 모델 팀. 영상 생성 연구 및 상용 모델 개발.
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Lightricks가 공개한 19B 파라미터 규모의 joint audio-video foundation model. asymmetric dual-stream(비디오·오디오) 구조에 bidirectional cross-attention으로 modality imbalance를 처리. OmniNFT의 backbone으로 사용됨.
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칭화대학교 석사 과정 연구자. 비디오 이해와 멀티모달 학습을 연구하며 JoyAI-Video-Edit의 공동 1저자입니다.
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Microsoft Research Asia 파트너 리서치 매니저이자 부관리이사. 미디어 컴퓨팅과 신경 코덱 연구를 20년 넘게 이끈 시니어 연구자.
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HKUST CSE PhD, Qifeng Chen 연구실. 비디오 생성·편집 "Follow Your" 시리즈 주저자. LiveEdit 교신 저자.
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JD.COM 산하 AI 연구 조직. Vision and Multimodal Lab을 [[두안난]] 디렉터가 이끌고 있으며, 비전·멀티모달 파운데이션 모델과 비디오 생성 라인을 외부 대학(USTC 등)과 공동 연구.
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Baidu ERNIE Team 연구자로 Memento 장기 영상 생성 프로젝트를 이끈 Project Lead
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샤먼대학 교수로 Memento 장기 영상 생성 연구의 교신저자이며 영상 생성·인식 분야를 연구
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칭화대학교 컴퓨터기술 석사이자 JD Joy Future Academy 연구자. 자기회귀 영상 확산의 장문 외삽을 연구.
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샤먼대학 박사과정생으로 Baidu ERNIE Team 인턴 중 Memento 장기 영상 생성 프레임워크를 공동 개발한 제1저자
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중국과학원 자동화연구소(CASIA) 박사과정 연구자로 비전·언어 객체 추적과 train-free 비디오 생성 작업을 병행하는 1저자급 연구자
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중국과학원 자동화연구소(CASIA) 정교수이자 패턴인식국가중점실험실(NLPR) 시각 감시·추적 분야 시니어 PI