Generating the Past, Present and Future from a Motion-Blurred Image
흔들린 사진 한 장을 사전학습 비디오 확산 모델에 조건으로 넣어, 셔터가 열려 있던 순간의 영상과 그 직전과 직후까지 생성한다. 요크대학교와 토론토대학교 연구진의 SIGGRAPH Asia 2025 논문.
비디오 생성
NEvo: Neural-Guided Evolutionary Video Synthesis for Dynamic Visual Selectivity
뇌의 특정 시각 피질을 가장 강하게 활성화할 2초짜리 영상을 진화 검색으로 만들어내는 EPFL·존스홉킨스의 프레임워크. 정적 이미지에 갇혀 있던 in silico 자극 합성을 동적 영상으로 확장한 첫 사례다.
SCAIL-2: Unifying Controlled Character Animation with End-to-end In-Context Conditioning
Z.ai가 공개한 SCAIL-2는 포즈 스켈레톤·인페인팅 마스크 같은 중간 표현을 거치지 않고 driving 비디오 latent를 시퀀스에 직접 이어 붙여 캐릭터 애니메이션을 end-to-end로 합성한다. 60K motion pair 데이터셋, in-context mask conditioning, mode-specific RoPE, Bias-Aware DPO를 결합하여 동물 driving과 egocentric 같은 제로샷 능력까지 끌어냈다.
SANA-WM: Efficient Minute-Scale World Modeling with Hybrid Linear Diffusion Transformer
NVIDIA Labs가 공개한 2.6B 오픈소스 비디오 월드 모델 SANA-WM. 프로젝트 페이지의 데모 갤러리와 본 논문(arXiv 2605.15178)의 method·벤치마크 디테일을 함께 정리한다.