문제: 이해와 생성을 하나의 표현으로 합치기 어려운 이유 이미지 이해와 이미지 생성을 한 모델로 합치려는 시도는 많다. 그러나 대부분은 두 능력을 서로 다른 표현 공간에서 따로 최적화한다. 텍스트는 토큰 분류 문제로, 이미지는 연속 벡터에 대한 확산·플로우 목표로 학습하면, 한 백본 안에서 두 목표가 서…
도입 비디오 생성 모델만으로 게임 세상을 만들면, 화면 밖에 놓인 상태는 어디에도 저장되지 않는다. 한 번 지나친 복도는 다시 그려질 때마다 달라지고, 체력 같은 규칙도 픽셀에서 다시 읽어야 한다. Matrix-Game 4.0은 규칙과 상태를 게임 엔진이 코드로 지키게 하고, 비디오 모델은 화면을 그리는…
StepAudio 3 Gen: 이산 자회귀(RVQ) 하나로 음성·노래·음악·효과음을 통합하다 한 줄 요약 (TL;DR) StepFun이 발표한 StepAudio 3 Gen 은 12.5 Hz 프레임률의 $16 \times 2048$ 잔차 벡터 양자화(RVQ) 토크나이저로 모든 오디오를 하나의 공유 이산 코…
Programmable World Model — 생성형 월드에 "실행 가능한 상태"를 심다 한 줄 요약 (TL;DR) 비디오 월드 모델은 점점 더 사실적인 인터랙티브 환경을 만들어내지만, 화면에 잠깐 스친 픽셀만 기억할 뿐 "세상이 지금 실제로 어떤 상태인지"는 알지 못한다. Alaya Lab의…
Marigold V2: 이미지 편집 확산 트랜스포머(DiT)를 단안 깊이 추정기로 되살리기 한 줄 요약 (TL;DR) Qwen-Image-Edit-2509라는 이미지 편집용 확산 트랜스포머(DiT)를 4-bit QLoRA로 파인튜닝해, 단일 32GB GPU에서 약 1주일 만에 단안 깊이 추정 SOTA를…
칼만 필터로 다시 쓴 선형 어텐션: Kalman Delta Networks 한 줄 요약 (TL;DR) 선형 어텐션(linear attention)의 고정 크기 recurrent memory 갱신을 선형-가우시안 상태공간 모델 로 재해석하고, 최적 추정기인 칼만 필터(Kalman filter) 의 공분산…