전체 글264 [2025-1] 황징아이 - GOKU : Flow Based Video Generative Foundation Models 링크 : https://saiyan-world.github.io/goku/ 1. GOKU 소개최근에는 여러 분야에서 비디오 생성이 중요해지면서 효율적으로 비디오 생성을 개발하는 연구가 활발히 진행되고 있다.본 논문에서 Goku를 소개. Goku는 Rectified Flow Transformer를 기반으로 하는 이미지와 영상을 통합적으로 생성할 수 있는 모델이다Goku는 단순히 텍스트-이미지 생성(Text-to-Image, T2I)에 그치지 않고, 텍스트-영상 생성(Text-to-Video, T2V)까지 통합하는 형태로 설계되었다. 기존 생성 모델들이 겪던 여러 문제점들을 해결하기 위해 데이터 품질 향상, 모델 구조 최적화, 효율적인 학습 전략, 그리고 대규모 병렬 학습 인프라 구축에 초점을 맞.. 2025. 3. 22. [2025-1] 유경석 - X-Recon: Learning-based Patient-specific High-Resolution CT Reconstruction from Orthogonal X-Ray Images https://arxiv.org/abs/2407.15356 X-Recon: Learning-based Patient-specific High-Resolution CT Reconstruction from Orthogonal X-Ray ImagesRapid and accurate diagnosis of pneumothorax, utilizing chest X-ray and computed tomography (CT), is crucial for assisted diagnosis. Chest X-ray is commonly used for initial localization of pneumothorax, while CT ensures accurate quantification. However, Carxiv... 2025. 3. 22. [2025-1] 전연주 - NeuralRecon: Real-Time Coherent 3D Reconstruction from Monocular Video 논문 링크: 2104.006811. Introduction3D 장면 복원(3D Scene Reconstruction)은 3D Computer Vision 분야에서 매우 중요한 과제이다. 다양한 실내·실외 환경에서 3D 정보를 정확히 얻어내야 하는데, 특히 증강현실(AR)처럼 실시간 상호작용이 필요한 경우에는 정확성(Accuracy)과 일관성(Coherency), 그리고 실시간성이 모두 필수적이다.기존 문제점Depth-based 접근: 여러 Key frame에서 각각 Single-view Depth map을 추정하고, 이를 TSDF(Truncated Signed Distance Function)에 융합(Fuse)하는 방식이 주류였다.그러나 이 방식은 (1) 뷰별 단절된(single-view) 추정으로 인해.. 2025. 3. 22. [2025-1] 임수연 - PIFuHD https://arxiv.org/pdf/2004.00452https://shunsukesaito.github.io/PIFuHD/https://youtu.be/8qnwbbDS8xk 안녕하세요, 이번 글에서는 PIFuHD: Multi-Level Pixel-Aligned Implicit Function for High-Resolution 3D Human Digitization∗ (2020) 논문 리뷰를 해보도록 하겠습니다. PIFuHD(Multi-Level Pixel-Aligned Implicit Function for High-Resolution 3D Human Digitization)는 단일 이미지에서 고해상도의 3D 인간 모델을 생성하는 기술을 제시한 논문입니다. 이 기술은 1K 해상도 입력 이미지를 활.. 2025. 3. 19. 이전 1 2 3 4 5 6 7 ··· 66 다음
