<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>확산 모델 on TechLLM</title><link>https://techllm.github.io/tags/%ED%99%95%EC%82%B0-%EB%AA%A8%EB%8D%B8/</link><description>Recent content in 확산 모델 on TechLLM</description><generator>Hugo</generator><language>ko</language><lastBuildDate>Mon, 26 Oct 2026 07:41:25 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://techllm.github.io/tags/%ED%99%95%EC%82%B0-%EB%AA%A8%EB%8D%B8/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>사진을 보고 장면의 거리와 표면 방향을 함께 그려 내는 AI를 비디오 생성 방식으로 만든 연구다.</title><link>https://techllm.github.io/posts/video-generative-models-as-geometry-learner/</link><pubDate>Mon, 26 Oct 2026 07:41:25 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/video-generative-models-as-geometry-learner/</guid><description>GeoNeXt는 사전학습된 비디오 생성 모델을 단일 이미지의 깊이와 표면 법선 추정에 맞게 조정하는 방법이다. 이미지와 두 기하 정보를 비디오의 연속 프레임처럼 함께 복원해 서로의 일관성을 학습하며, 59K 학습 샘플로 여러 미관측 데이터셋에서 기존 생성형 통합 모델보다 좋은 성능을 보였다.</description></item></channel></rss>