어영정Youngjung Uh
Visual Intelligence Lab
확산 생성모델, 3차원 장면 표현과 NeRF, 표현학습, 생성모델 평가를 중심으로 한 컴퓨터 비전 연구
- 논문
- 26
- 구성원
- 13
- 졸업생
- 8
논문 주제가 비슷한 연구실
KAIST 김승룡 교수 연구실은 컴퓨터 비전 분야 연구실로, 연구실 홈페이지 기준 2023–2026년 논문 115편(T1 83편)을 발표했습니다. 현재 박사과정 36명, 석사과정 15명이 소속되어 있습니다. 졸업생은 20명입니다.
2023–2026 · 연구실 홈페이지 기준
연평균 · T1 비율
28.8 · 72%
논문 제목에서 찾은 주제예요. 최근 논문일수록 크게 반영돼요.
논문 115편
3D Scene Prompting for Scene-Consistent Camera-Controllable Video Generation
Joungbin Lee, Jaewoo Jung, Jisang Han, Takuya Narihira, Kazumi Fukuda, Junyoung Seo, Sunghwan Hong, Yuki Mitsufuji, Seungryong Kim
4DP-QA: Scalable QA for 4D Perception in Vision Language Models
Seokju Cho, Abhishek Badki, Hang Su, Jindong Jiang, Ziyao Zeng, Seungryong Kim, Sifei Liu, Orazio Gallo
A Noise is Worth Diffusion Guidance
Donghoon Ahn, Jiwon Kang, Sanghyun Lee, Jaewon Min, Wooseok Jang, Minjae Kim, Hyungwon Cho, Sayak Paul, SeonHwa Kim, Eunju Cha, Kyong Hwan Jin, Seungryong Kim
AnthroTAP: Learning Point Tracking with Real-World Motion
Inès Hyeonsu Kim, Seokju Cho, Jahyeok Koo, Junghyun Park, Jiahui Huang, Honglak Lee, Joon-Young Lee, Seungryong Kim
APPLE: Attribute-Preserving Pseudo-Labeling for Diffusion-Based Face Swapping
Jiwon Kang, Yeji Choi, JoungBin Lee, Wooseok Jang, Jinhyeok Choi, Taekeun Kang, Yongjae Park, Myungin Kim, Seungryong Kim
Better Source, Better Flow: Learning Condition-Dependent Source Distribution for Flow Matching
Junwan Kim, Jiho Park, Seonghu Jeon, Seungryong Kim
C3G: Learning Compact 3D Representations with 2K Gaussians
Honggyu An, Jaewoo Jung, Mungyeom Kim, Sunghwan Hong, Chaehyun Kim, Kazumi Fukuda, Minkyeong Jeon, Jisang Han, Takuya Narihira, Hyuna Ko, Junsu Kim, Yuki Mitsufuji, Seungryong Kim
CAMEO: Correspondence-Attention Alignment for Multi-View Diffusion Models
Minkyung Kwon, Jinhyeok Choi, Jiho Park, Seonghu Jeon, Jinhyuk Jang, Junyoung Seo, Minseop Kwak, Jin-Hwa Kim, Seungryong Kim
논문 주제 구성이 비슷한 연구실이에요.
Visual Intelligence Lab
확산 생성모델, 3차원 장면 표현과 NeRF, 표현학습, 생성모델 평가를 중심으로 한 컴퓨터 비전 연구
Visual AI Group
3D 비전, 생성 모델, 컴퓨터 그래픽스 등 연구
ALIN Lab
기계학습
GLOW Lab
환경의 변화와 행동에 대한 반응을 학습하는 시각적 월드 모델을 연구하며, 비디오·3D/4D 생성 기반 신경망 시뮬레이터, 월드 모델 기반 정책 학습, 이를 위한 표현 학습을 다룹니다.