paper: https://arxiv.org/abs/2404.05680github: https://github.com/lhyfst/SphereHead업로드중..

pdf: https://arxiv.org/abs/2106.14156Transformer 모델은 컴퓨터 비전에서 뛰어난 성능을 보이지만, 복잡한 아키텍처로 인해 모바일 장치 구현이 어렵습니다. 본 논문은 Vision Transformer의 메모리와 계산 비용을

paper: https://arxiv.org/pdf/2406.09246github: https://github.com/openvla/openvla

paper: https://arxiv.org/abs/2103.00020

paper: https://arxiv.org/pdf/2501.12202github: https://github.com/Tencent/Hunyuan3D-23D 콘텐츠는 게임, 영화, 가상현실(VR), 증강현실(AR)을 비롯한 다양한 분야에서 필수적인 요

논문: https://arxiv.org/abs/1503.02531논문 개요신경망 모델의 규모가 기하급수적으로 증가하면서 발생하는 계산 비용과 배포 문제를 해결하기 위해, 2015년 Geoffrey Hinton 연구팀은 혁신적인 모델 경량화 기법인 Knowle

논문: https://arxiv.org/abs/2410.11795

논문: https://arxiv.org/abs/2212.09748github: https://www.wpeebles.com/DiT:

페이지: https://jonbarron.info/zipnerf/논문: https://arxiv.org/abs/2304.06706github: https://github.com/jonbarron/camp_zipnerf

논문: https://arxiv.org/abs/2003.08934 github: https://github.com/yenchenlin/nerf-pytorch 오늘 리뷰할 논문은 NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Field

논문: https://arxiv.org/abs/2106.09685github: https://github.com/microsoft/LoRASVD(Stable Video Diffusion) 논문을 공부하면서 간단하게 공부하였던 LoRA에 대한 논문 리뷰

논문 : https://arxiv.org/abs/1810.04805Transformer와 ViT에 이어 BERT 논문을 리뷰하고자 합니다. BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 Goog

현 시점 경량화, 최적화 등을 포함해 ML/DL 분야에서 가장 많이 쓰이고 있는 방법론 중 하나인 Transformer를 다루고, 다음으로 내가 공부하고 있는 이미지와 텍스트와 결합된 ViT(Visual Transformer)에 대해 다루고자 합니다. 1. Intro

논문: https://arxiv.org/abs/1706.03762Gaussian Splatting과 Stable Diffusion 등을 공부하면서 효율적인 연산 구조와 경량화된 설계에 대해 관심을 가지게 되었다. 하지만 경량화와 Efficient 관련해서는 노

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오늘 리뷰할 논문은 Stable Diffusion입니다. Stable Diffusion은 2022년 공개된 Latent Diffusion Models(LDM) 기반의 텍스트-이미지 생성 모델로, 기존 픽셀 단위의 Diffusion Model(확산 모델) 대비 97% 감

3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering 논문 리뷰 후 코드 리뷰를 진행하였듯이, Dream Gaussian의 코드에 대한 글을 작성해보면 어떨까 싶어 작성하게 되었다. > Dream Gaussian

최근 3D 콘텐츠 생성 분야에서 최적화 기반의 3D 생성 기법은 점수 증류 샘플링(Score Distillation Sampling, SDS)을 활용하여 주목할 만한 성과를 보였지만, 샘플당 최적화 시간이 길어 실용성에 한계가 있었습니다.이러한 문제를 해결하기 위해 T

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