StudioRecon

배경(background)과 인간(humans)을 분리하는 방식으로, 단 4개의 낮은 중첩 카메라만을 사용하여 역동적인 4D 인간 장면을 재구성합니다 — 비디오 확산 모델이 배경을 밀도화하고 (densifies), SMPL이 인간에게 제약을 가하며, 재귀적 모듈(recursive module)이 이 둘을 조화시킵니다.

SIGGRAPH 2026에 채택되었습니다.

논문:
https://paperswithcode.co/paper/2607.091
25
...
프로젝트 페이지:
https://sisyphm.github.io/studiorecon-page/
...

ReChannel

고정된 텍스트-이미지 DiT를 사용하여 단일 이미지에서 깊이(depth), 노멀(normals), 매팅(matting), 그리고 분할(segmentation)을 추출하는 새로운 방식입니다 — 각 작업당 오직 33K개의 학습 가능한 파라미터만 사용합니다.