From 420a79c2b5a77321608c18df94b36c744356a4ca Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: emphasis10 <calmlamb@naver.com>
Date: Wed, 5 Jun 2024 19:16:49 +0900
Subject: [PATCH] Add papers

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--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -1,5 +1,13 @@
 # Paper List
 ## 2406
+#### [To Believe or Not to Believe Your LLM](summaries/2406.02543.md)
+#### [RoboCasa: Large-Scale Simulation of Everyday Tasks for Generalist Robots](summaries/2406.02523.md)
+#### [V-Express: Conditional Dropout for Progressive Training of Portrait Video Generation](summaries/2406.02511.md)
+#### [CamCo: Camera-Controllable 3D-Consistent Image-to-Video Generation](summaries/2406.02509.md)
+#### [Guiding a Diffusion Model with a Bad Version of Itself](summaries/2406.02507.md)
+#### [Seed-TTS: A Family of High-Quality Versatile Speech Generation Models](summaries/2406.02430.md)
+#### [I4VGen: Image as Stepping Stone for Text-to-Video Generation](summaries/2406.02230.md)
+#### [Self-Improving Robust Preference Optimization](summaries/2406.01660.md)
 #### [MMLU-Pro: A More Robust and Challenging Multi-Task Language Understanding Benchmark](summaries/2406.01574.md)
 #### [Learning Temporally Consistent Video Depth from Video Diffusion Priors](summaries/2406.01493.md)
 #### [ZeroSmooth: Training-free Diffuser Adaptation for High Frame Rate Video Generation](summaries/2406.00908.md)
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@@ -0,0 +1,58 @@
+# Self-Improving Robust Preference Optimization
+## TL;DR
+## Summary
+- [https://arxiv.org/pdf/2406.01660.pdf](https://arxiv.org/pdf/2406.01660.pdf)
+
+## 개요
+이 논문은 **Self-Improving Robust Preference Optimization (SRPO)**라는 새로운 오프라인 강화 학습 프레임워크를 제안합니다. 기존의 강화 학습 방법들은 특정 작업에 매우 종속적이어서, 작업이 바뀔 때 성능이 저하되는 문제를 겪습니다. SRPO는 이러한 문제를 해결하기 위해 자기 개선 프로세스를 활용하여 인간의 선호도로부터 학습하는 방법을 제시합니다. SRPO는 자기 개선 정책과 생성 정책을 적대적으로 최적화하여, 훈련 작업에 독립적인 최적의 솔루션을 제공합니다. 이는 보상 모델이나 온라인 추론 없이도 대규모로 표준 감독 최적화 기법을 사용하여 최적화할 수 있습니다.
+
+## 1. 도입
+### 주요 내용
+- 인간의 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)이 대형 언어 모델(LLM)의 정렬을 위해 널리 사용됨.
+- 기존 방법들은 훈련 작업에 강하게 의존, 작업 분포가 변할 때 성능 저하.
+- SRPO는 작업 분포의 변화에 견고한 솔루션을 제공하기 위해 제안됨.
+
+## 2. 자기 개선 정책 학습
+### 주요 내용
+- 인간의 선호 데이터는 더 선호되는 완성도를 향상시키는 정보를 제공.
+- 기존 RLHF 방법과 달리, 자기 개선 모델은 하위 완성도를 상위 완성도로 개선하는 규칙을 학습함.
+- SRPO는 자기 개선 정책을 최적화하여 LLM의 출력을 반복적으로 향상시킴.
+
+## 3. SRPO 목표
+### 주요 내용
+- SRPO의 목표는 맥락에서 자기 개선 모델을 학습하는 것.
+- 주어진 맥락과 완성도를 기반으로 개선된 완성도를 생성.
+- 이 문제는 KL-정규화된 형태로 표현되어 표준 감독 최적화 방식으로 해결 가능.
+
+## 4. 오프라인 SRPO 최적화 솔루션
+### 주요 내용
+- SRPO 최적화 문제는 두 단계의 적대적 최적화 문제로 해결.
+- 첫 번째 단계는 최적의 자기 개선 정책을 학습.
+- 두 번째 단계는 생성 정책을 학습하여 최소한의 개선이 필요한 완성도를 생성.
+
+## 5. SRPO의 견고성
+### 주요 내용
+- SRPO는 행동 정책에 독립적인 견고한 솔루션을 제공.
+- 기존의 방법들과 달리, SRPO는 행동 정책의 변화에 영향을 받지 않음.
+- 실험을 통해 SRPO가 OOD(Out-Of-Distribution) 상황에서도 높은 성능을 유지함을 확인.
+
+## 6. 관련 연구
+### 주요 내용
+- 기존의 오프라인 선호 최적화 연구들은 RLHF와 달리 행동 정책의 변화에 취약.
+- SRPO는 이러한 문제를 해결하기 위해 제안됨.
+- 자기 개선 모델을 학습하는 새로운 접근 방식을 제시.
+
+## 7. 실험
+### 주요 내용
+- SRPO의 성능을 다양한 요약 작업에서 평가.
+- TL;DR 요약 데이터셋과 XSum 데이터셋을 사용하여 실험.
+- SRPO는 OOD 상황에서 DPO보다 높은 성능을 보임.
+
+## 8. 토론 및 한계
+### 주요 내용
+- SRPO는 행동 정책의 변화에 강건한 솔루션을 제공함을 실험적으로 입증.
+- 향후 연구에서는 더 복잡한 멀티 태스크 벤치마크에 SRPO를 적용할 계획.
+- SRPO의 한계는 보다 복잡한 작업에 대한 성능 평가가 필요함.
+
+## 전반적인 요약
+SRPO는 인간의 선호도를 학습하여 대형 언어 모델을 정렬하는 새로운 오프라인 강화 학습 방법입니다. SRPO는 자기 개선 프로세스를 통해 작업 분포의 변화에 강건한 솔루션을 제공하며, 이는 보상 모델이나 온라인 추론 없이도 대규모로 최적화할 수 있습니다. 실험 결과, SRPO는 OOD 상황에서 기존 방법들보다 뛰어난 성능을 보였으며, 향후 더 복잡한 작업에 대한 적용 가능성을 가지고 있습니다.
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--- /dev/null
+++ b/summaries/2406.02230.md
@@ -0,0 +1,39 @@
+# I4VGen: Image as Stepping Stone for Text-to-Video Generation
+## TL;DR
+## Summary
+- [https://arxiv.org/pdf/2406.02230.pdf](https://arxiv.org/pdf/2406.02230.pdf)
+
+### 논문 요약: "I4VGEN: Image as Stepping Stone for Text-to-Video Generation"
+
+**논문 제목:** I4VGEN: Image as Stepping Stone for Text-to-Video Generation
+
+**저자:** Xiefan Guo, Jinlin Liu, Miaomiao Cui, Di Huang (Alibaba Group)
+
+---
+
+#### 1. 요약
+이 논문은 텍스트-비디오 생성의 품질과 다양성이 텍스트-이미지 생성에 비해 낮다는 문제를 해결하기 위해 제안된 I4VGen 프레임워크를 소개합니다. I4VGen은 학습이 필요 없는 플러그 앤 플레이 방식의 비디오 확산 추론 프레임워크로, 강력한 이미지 기술을 활용하여 텍스트-비디오 생성을 향상시킵니다. 주요 혁신점은 텍스트에서 이미지를 거쳐 비디오로 생성 단계를 분할한 것입니다.
+
+#### 2. 도입 (Introduction)
+텍스트에서 비디오 생성은 복잡한 시공간 모델링과 제한된 비디오-텍스트 데이터셋으로 인해 텍스트-이미지 생성에 비해 품질과 다양성이 뒤처져 있습니다. 이를 해결하기 위해 I4VGen은 텍스트에서 비디오 생성을 두 단계로 나누어 처리합니다:
+1. **앵커 이미지 생성**
+2. **앵커 이미지 기반 비디오 생성**
+
+#### 3. 관련 연구 (Related Work)
+비디오 생성 모델은 GANs, VAEs, ARs 등 다양한 기법을 사용하여 발전해 왔으나, 텍스트에서 비디오 생성을 직접적으로 수행하는 것은 여전히 어려운 과제입니다. I4VGen은 기존의 텍스트-이미지 생성을 중간 단계로 활용하여 텍스트-비디오 생성 성능을 향상시키는 접근법을 채택했습니다.
+
+#### 4. I4VGen 프레임워크
+I4VGen은 다음 두 단계를 통해 텍스트-비디오 생성을 수행합니다:
+1. **앵커 이미지 생성 (Anchor Image Synthesis):** 텍스트 프롬프트에 적합한 앵커 이미지를 생성합니다. 이를 위해 후보 이미지들을 생성한 후 보상 메커니즘을 통해 가장 적합한 이미지를 선택합니다.
+2. **앵커 이미지 기반 비디오 생성 (Anchor Image-Guided Video Synthesis):** 선택된 앵커 이미지를 동영상으로 변환하는 과정입니다. 여기서는 새로운 노이즈 불변 비디오 스코어 증류 샘플링(NI-VSDS) 방법을 사용하여 이미지를 동영상으로 애니메이션화합니다.
+
+#### 5. 실험 결과 (Experiments)
+I4VGen은 다양한 텍스트-비디오 확산 모델과 통합하여 시각적 현실성과 텍스트 충실도를 크게 향상시켰습니다. 실험 결과, I4VGen은 텍스트-비디오 생성에서 더 높은 품질의 비디오를 생성하는 데 성공했습니다.
+
+#### 6. 결론 (Conclusion)
+I4VGen은 학습이 필요 없는 플러그 앤 플레이 방식의 비디오 확산 추론 프레임워크로, 텍스트-비디오 생성의 품질을 향상시키는 새로운 접근법을 제안합니다. 이 프레임워크는 기존의 텍스트-비디오 확산 모델과 쉽게 통합될 수 있으며, 비디오의 시각적 현실성과 텍스트 충실도를 개선합니다.
+
+---
+
+### 전체 요약
+이 논문은 I4VGen이라는 학습이 필요 없는 플러그 앤 플레이 방식의 텍스트-비디오 생성 프레임워크를 소개합니다. I4VGen은 텍스트-이미지 생성을 중간 단계로 사용하여 텍스트-비디오 생성을 두 단계로 나눠 처리합니다. 이를 통해 시각적 현실성과 텍스트 충실도가 높은 비디오를 생성할 수 있습니다. 실험 결과, I4VGen은 기존의 텍스트-비디오 생성 모델에 비해 품질이 향상된 비디오를 생성하는 데 성공했습니다. 이 논문의 주요 기여는 텍스트-비디오 생성 과정에서 이미지를 중간 매개체로 사용하여 생성 품질을 크게 향상시킨 것입니다.
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@@ -0,0 +1,42 @@
+# Seed-TTS: A Family of High-Quality Versatile Speech Generation Models
+## TL;DR
+## Summary
+- [https://arxiv.org/pdf/2406.02430.pdf](https://arxiv.org/pdf/2406.02430.pdf)
+
+#### 소개
+Seed-TTS는 인간 수준의 자연스러움과 표현력을 갖춘 음성을 생성할 수 있는 대규모 자동 회귀 텍스트-음성 변환(TTS) 모델 군입니다. 이 모델은 짧은 발화 샘플을 기반으로 새로운 음성을 생성할 수 있으며, 가상 비서, 오디오북, 비디오 더빙 등 다양한 응용 분야에 적용될 수 있습니다. Seed-TTS는 세 가지 주요 작업에서 평가되었습니다: 제로샷 음성 인-컨텍스트 학습(ICL), 화자 미세 조정, 감정 제어.
+
+#### 방법
+Seed-TTS는 자동 회귀 변환기 기반 모델로, 다음과 같은 네 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다:
+1. **음성 토크나이저**: 음성 신호를 토큰 시퀀스로 변환
+2. **토큰 언어 모델**: 텍스트 및 음성 토큰을 기반으로 음성 토큰 생성
+3. **토큰 확산 모델**: 생성된 음성 토큰을 세부적으로 변환하여 연속 음성 표현 생성
+4. **음향 보코더**: 최종 음파형 예측
+
+Seed-TTS는 사전 학습, 미세 조정, 사후 학습의 세 가지 단계로 학습됩니다. 사전 학습은 다양한 시나리오와 화자를 포괄하도록 설계되었으며, 미세 조정은 선택된 화자의 성능 향상에 중점을 둡니다. 사후 학습은 강화 학습(RL)을 통해 모델을 전반적으로 개선합니다.
+
+#### 실험 결과
+1. **제로샷 인-컨텍스트 학습**:
+   - **객관적 테스트**: Common Voice 및 DiDiSpeech 데이터셋 사용
+   - **주관적 테스트**: 인하우스 데이터셋 사용
+   - **평가 지표**: 단어 오류율(WER) 및 화자 유사도(SIM)
+
+2. **화자 미세 조정**:
+   - 선택된 화자 그룹에 대한 성능 향상
+   - 감정 제어 및 상호 작용성 개선
+
+3. **음성 편집 및 발화 속도 조정**:
+   - Seed-TTSDiT(확산 기반 변형 모델)을 사용한 음성 편집 및 발화 속도 조정 실험
+
+#### 모델 확장 및 혁신
+1. **자기 증류를 통한 음성 분해**: Seed-TTS의 단순한 자기 증류 기법을 통해 높은 품질의 음색 분리를 달성
+2. **강화 학습 기반 사후 학습**: 모델의 강인성, 화자 유사성 및 제어 능력 향상
+3. **완전 확산 기반 변형 모델**: Seed-TTSDiT는 종단 간 처리로 뛰어난 음성 생성 품질을 제공하며, 음성 편집 작업에서의 장점 확인
+
+#### 모델의 응용 및 한계
+- Seed-TTS는 음성 채팅, 오디오북, 콘텐츠 생성 등 다양한 응용 분야에서 활용될 수 있습니다.
+- 한계점으로는 복잡한 감정 및 상황 이해가 필요한 시나리오에서의 성능 제한, 배경음악이나 과도한 소음이 포함된 프롬프트에서의 일관성 문제 등이 있습니다.
+- 사회적 책임을 고려하여 안전한 사용을 위해 다단계 검증 방법 및 콘텐츠 워터마킹 등 여러 안전 절차를 구현했습니다.
+
+### 전체 요약
+Seed-TTS는 고품질, 다목적 음성 생성 모델로, 인간 수준의 자연스러움과 표현력을 갖춘 음성을 생성할 수 있습니다. 이 모델은 다양한 응용 분야에서 활용될 수 있으며, 제로샷 학습, 화자 미세 조정, 감정 제어 등의 작업에서 뛰어난 성능을 보입니다. 또한, 자기 증류 및 강화 학습을 통한 모델 확장 기법을 도입하여 성능을 더욱 향상시켰습니다. Seed-TTS는 음성 생성 기술의 발전에 기여할 수 있는 중요한 연구 결과를 제시합니다.
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--- /dev/null
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@@ -0,0 +1,33 @@
+# Guiding a Diffusion Model with a Bad Version of Itself
+## TL;DR
+## Summary
+- [https://arxiv.org/pdf/2406.02507.pdf](https://arxiv.org/pdf/2406.02507.pdf)
+
+### 1. 논문 요약 (섹션별)
+
+#### 1.1. 초록
+이 논문은 이미지 생성 확산 모델에서 이미지 품질, 결과의 다양성, 주어진 조건과의 일치성을 주요 관심 축으로 다룹니다. 특히, 기존의 무조건적 모델을 조건부 모델로 안내하는 접근 방식이 이미지 품질과 프롬프트 일치를 향상시키지만 다양성을 감소시키는 문제를 해결합니다. 이 논문은 덜 훈련된 작은 모델을 이용하여 다양성을 희생하지 않고 이미지 품질을 향상시키는 방법을 제안합니다. 이를 통해 ImageNet 생성에서 최고의 FID(Fréchet Inception Distance) 성능을 달성했습니다.
+
+#### 1.2. 소개
+확산 모델은 이미지 생성에서 점진적으로 노이즈를 제거하여 순수 노이즈에서 이미지를 복원합니다. 기존의 무조건적 모델을 조건부 모델로 안내하는 방식은 프롬프트 일치와 이미지 품질을 향상시키지만 다양성을 희생합니다. 이 논문은 모델의 작은 버전으로 이미지 생성을 안내하여 이러한 문제를 해결합니다.
+
+#### 1.3. 배경
+확산 모델은 노이즈를 점진적으로 제거하여 이미지를 생성합니다. 이 과정에서 스코어 함수와 신경망을 사용하여 노이즈 수준에 따라 이미지를 복원합니다. 조건부 생성에서 모델은 클래스 라벨이나 텍스트 프롬프트를 사용하여 출력을 제어합니다.
+
+#### 1.4. 왜 CFG가 이미지 품질을 향상시키는가?
+Classifier-Free Guidance(CFG)는 이미지 품질을 향상시키는 원인을 분석합니다. CFG는 조건부 모델과 무조건적 모델의 차이를 이용하여 샘플을 더 높은 품질로 안내합니다. 그러나 이 과정에서 다양한 이미지를 생성하는 능력이 감소합니다. 이 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 더 낮은 용량의 모델을 이용한 autoguidance를 제안합니다.
+
+#### 1.5. 우리의 방법
+제안하는 autoguidance 방법은 더 낮은 용량으로 훈련된 동일한 모델을 사용하여 이미지 생성을 안내합니다. 이는 모델의 에러를 줄이고 더 높은 품질의 이미지를 생성하는 방향으로 샘플을 안내합니다. 다양한 실험을 통해 제안된 방법의 유효성을 검증하였습니다.
+
+#### 1.6. 결과
+ImageNet 데이터셋을 이용한 평가에서 제안된 방법이 기존 방법보다 FID와 FDDINOv2 지표에서 우수한 성능을 보였습니다. 특히, 더 낮은 용량의 모델을 사용한 autoguidance는 이미지 품질을 향상시키면서도 다양한 이미지를 생성하는 능력을 유지합니다.
+
+#### 1.7. 실험
+제안된 방법의 다양한 하이퍼파라미터에 대한 민감도를 조사했습니다. 그 결과, 모델의 용량 감소와 훈련 시간 감소가 중요한 역할을 한다는 것을 확인했습니다. 또한, EMA 길이 등 다른 파라미터의 영향도 분석했습니다.
+
+#### 1.8. 정성적 결과
+제안된 방법을 이용하여 생성된 이미지의 예시를 제공합니다. 기존의 CFG 방법과 비교했을 때, 제안된 방법은 더 다양한 이미지 구성을 유지하면서도 높은 품질의 이미지를 생성하는 것으로 나타났습니다.
+
+### 2. 전체 요약
+이 논문은 이미지 생성 확산 모델에서 이미지 품질을 향상시키면서도 다양성을 유지하는 새로운 방법을 제안합니다. 기존의 무조건적 모델을 조건부 모델로 안내하는 방식의 문제를 해결하기 위해, 덜 훈련된 작은 모델을 이용한 autoguidance 방법을 도입했습니다. 이를 통해 ImageNet 데이터셋에서 최고의 성능을 달성하였으며, 다양한 실험을 통해 제안된 방법의 유효성을 검증하였습니다. 이 연구는 이미지 생성 모델의 품질을 크게 향상시킬 수 있는 새로운 접근 방식을 제시합니다.
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--- /dev/null
+++ b/summaries/2406.02509.md
@@ -0,0 +1,46 @@
+# CamCo: Camera-Controllable 3D-Consistent Image-to-Video Generation
+## TL;DR
+## Summary
+- [https://arxiv.org/pdf/2406.02509.pdf](https://arxiv.org/pdf/2406.02509.pdf)
+
+### 1. 서론
+- **주요 내용**: 
+  - 최근의 비디오 확산 모델은 고품질 비디오 콘텐츠 생성에 유용하지만, 카메라 포즈 제어가 어렵다는 단점이 있음.
+  - 이를 해결하기 위해 CamCo를 도입, 이는 이미지에서 비디오 생성 시 정밀한 카메라 포즈 제어를 가능하게 함.
+  - Plücker 좌표를 사용하여 카메라 포즈를 정확하게 파라미터화하고, 에피폴라 제약 주의 모듈을 통합하여 3D 일관성을 강화.
+  - 구조적-모션 알고리즘을 사용하여 실제 비디오에 대해 미세 조정, 객체 움직임을 더 잘 합성.
+
+### 2. 관련 연구
+- **주요 내용**:
+  - 비디오 생성 모델, 특히 확산 모델의 발전 및 사용자 제어의 중요성 설명.
+  - 기존 연구들은 깊이, 에지 맵, 인간 포즈 등 다양한 제어 신호를 통합하였으나, 카메라 시점 제어에 대한 연구는 부족.
+  - 카메라 제어는 영화 제작, 증강 현실, 게임 개발 등에 중요.
+  - 기존 방법의 한계와 이를 극복하기 위해 CamCo가 어떻게 개선되었는지 설명.
+
+### 3. 방법론
+- **이미지에서 비디오 생성**:
+  - 사전 학습된 이미지-비디오 확산 모델에 기반하여 CamCo를 구축.
+- **카메라 제어 모듈**:
+  - Plücker 좌표를 사용하여 카메라 정보를 파라미터화.
+  - 에피폴라 제약 주의 메커니즘을 통해 프레임 간 기하학적 일관성 유지.
+- **데이터 큐레이션 파이프라인**:
+  - 웹에서 동적 객체를 포함한 비디오를 추출하고 구조-모션 알고리즘을 사용하여 카메라 포즈 추정.
+  - 고품질 비디오 시퀀스를 필터링하여 학습 데이터셋 구축.
+
+### 4. 실험
+- **비교 대상**:
+  - CamCo는 Stable Video Diffusion, VideoCrafter, MotionCtrl 등과 비교.
+- **평가지표**:
+  - COLMAP 오류율, 매칭된 점 수, 포즈 정확도, FID, FVD 등을 사용하여 평가.
+- **주요 결과**:
+  - CamCo는 카메라 제어, 3D 일관성, 시각적 품질 면에서 우수한 성능을 보임.
+  - 동적 비디오 생성에서도 뛰어난 성능을 입증.
+
+### 5. 결론
+- **주요 기여**:
+  - CamCo는 카메라 제어 가능한 3D 일관성 비디오 생성 프레임워크로서, 기존 모델을 개선하여 높은 품질의 비디오를 생성.
+  - Plücker 좌표와 에피폴라 제약 주의 모듈을 도입하여 카메라 제어와 기하학적 일관성을 강화.
+  - 고품질 동적 비디오 생성을 위한 데이터 큐레이션 파이프라인 구축.
+
+### 전체 요약
+CamCo는 이미지-비디오 확산 모델에 기반하여 정밀한 카메라 포즈 제어와 3D 일관성을 제공하는 새로운 프레임워크입니다. Plücker 좌표와 에피폴라 제약 주의 모듈을 도입하여 기하학적 일관성을 강화하고, 실제 비디오 데이터를 활용하여 객체 움직임을 더욱 현실감 있게 합성합니다. 실험 결과, CamCo는 기존 모델들보다 우수한 성능을 보이며, 다양한 도메인에서 높은 품질의 비디오를 생성할 수 있음을 입증했습니다.
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--- /dev/null
+++ b/summaries/2406.02511.md
@@ -0,0 +1,42 @@
+# V-Express: Conditional Dropout for Progressive Training of Portrait Video Generation
+## TL;DR
+## Summary
+- [https://arxiv.org/pdf/2406.02511.pdf](https://arxiv.org/pdf/2406.02511.pdf)
+
+### 각 섹션 요약
+
+#### 1. 서론
+포트레이트 비디오 생성 기술은 단일 이미지를 이용해 비디오를 생성하는 방법으로 발전해왔습니다. 이 과정에서 텍스트, 오디오, 참조 이미지, 포즈, 깊이 지도 등 다양한 제어 신호를 활용합니다. 그러나 이 신호들 중 약한 신호는 강한 신호에 의해 효과가 감소되는 문제가 있습니다. V-Express는 이러한 문제를 해결하기 위해 점진적 학습과 조건부 드롭아웃 기법을 사용하여 약한 신호도 효과적으로 활용할 수 있게 합니다.
+
+#### 2. 방법
+V-Express는 참조 이미지, 오디오, V-Kps 이미지 시퀀스를 통해 톡킹 헤드 비디오를 생성합니다. 참조 이미지는 배경과 얼굴 정체성을, 오디오는 입술 움직임을, V-Kps 이미지는 얼굴 위치와 포즈를 제어합니다. Latent Diffusion Model (LDM)을 사용하여 비디오 프레임을 생성하며, 점진적 학습과 조건부 드롭아웃을 통해 약한 신호의 영향을 강화합니다.
+
+#### 2.1. 기초
+V-Express는 LDM을 사용하여 비디오 프레임을 생성합니다. VAE 인코더로 입력 이미지를 잠재 공간으로 인코딩하고, 가우시안 노이즈를 점진적으로 추가하여 복원합니다. 학습 시 노이즈 제거 손실을 통해 모델을 최적화합니다.
+
+#### 2.2. 모델 구조
+V-Express의 백본은 SDv1.5의 구조를 따르며, 네 가지 주의 층을 포함합니다. 참조 이미지와 오디오, 비디오 프레임 간의 관계를 인코딩하는 주의 층과, 시간적 관계를 캡처하는 모션 주의 층이 포함됩니다. ReferenceNet, V-Kps Guider, Audio Projection 모듈을 통해 각각의 제어 입력을 인코딩합니다.
+
+#### 2.3. 점진적 학습 전략
+V-Express의 학습은 세 단계로 이루어집니다. 첫 번째 단계에서는 단일 프레임을, 두 번째와 세 번째 단계에서는 다중 프레임을 대상으로 합니다. 두 번째 단계에서는 오디오 투영과 관련 주의 층을 학습하고, 세 번째 단계에서는 모든 파라미터를 미세 조정합니다.
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+#### 2.4. 학습 요령
+입 모양 동기화를 가속화하기 위해 입 부위의 노이즈 제거 손실 가중치를 증가시키고, 조건부 드롭아웃을 통해 강한 신호의 영향을 줄입니다.
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+#### 2.5. 추론
+추론 시 주어진 오디오와 프레임 속도에 맞춰 비디오 프레임을 생성합니다. V-Kps 시퀀스는 주어진 프레임 길이에 맞게 선형 보간되며, 다중 세그먼트로 비디오 프레임이 생성됩니다. 프레임 간의 일관성을 유지하기 위해 모션 주의 층을 사용합니다.
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+#### 3. 실험
+V-Express는 다양한 데이터셋으로 학습되며, PyTorch를 사용해 구현되었습니다. 실험 결과, V-Express는 품질과 제어 신호 정렬에서 우수한 성능을 보입니다.
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+#### 3.2. 정량적 비교
+V-Express는 Wav2Lip 및 DiffusedHeads와 비교했을 때, 전반적인 비디오 품질과 제어 신호의 정렬에서 뛰어난 성능을 나타냅니다.
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+#### 3.3. 결과
+V-Express는 오디오와 V-Kps를 효과적으로 제어하며 포트레이트 비디오를 생성합니다. 오디오 주의 층의 가중치를 조절하여 입 모양 움직임을 더욱 명확하게 할 수 있습니다.
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+#### 4. 결론
+V-Express는 약한 신호와 강한 신호를 균형 있게 조절하여 고품질의 포트레이트 비디오를 생성합니다. 점진적 학습과 조건부 드롭아웃을 통해 약한 신호의 효과를 극대화하며, 다양한 제어 신호를 동시에 효과적으로 사용할 수 있습니다. 미래 연구 방향으로는 다국어 지원, 계산 부담 감소, 명시적 얼굴 속성 제어 등이 있습니다.
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+### 전체 요약
+V-Express는 단일 이미지에서 포트레이트 비디오를 생성하는 데 있어 약한 제어 신호를 효과적으로 활용할 수 있도록 점진적 학습과 조건부 드롭아웃을 사용합니다. Latent Diffusion Model을 기반으로 한 이 방법은 참조 이미지, 오디오, V-Kps 이미지를 통해 얼굴 정체성, 입술 움직임, 얼굴 포즈를 제어하며, 실험 결과 높은 품질의 비디오를 생성하는 데 성공하였습니다. 이 모델은 다양한 강도의 제어 신호를 균형 있게 통합하는 데 뛰어나며, 다국어 지원 및 계산 효율성 향상 등 미래 연구 방향이 제시됩니다.
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index 00000000..f53746ba
--- /dev/null
+++ b/summaries/2406.02523.md
@@ -0,0 +1,35 @@
+# RoboCasa: Large-Scale Simulation of Everyday Tasks for Generalist Robots
+## TL;DR
+## Summary
+- [https://arxiv.org/pdf/2406.02523.pdf](https://arxiv.org/pdf/2406.02523.pdf)
+
+### 요약
+
+#### 1. 소개
+이 논문은 일상적인 작업을 수행하는 일반 로봇을 훈련하기 위한 대규모 시뮬레이션 프레임워크인 RoboCasa를 소개합니다. RoboCasa는 다양한 부엌 환경에서 로봇이 학습할 수 있도록 현실적이고 다양한 장면을 제공합니다. 시뮬레이션 환경은 텍스트-3D 모델 및 텍스트-이미지 모델과 같은 생성적 AI 도구를 사용하여 강화됩니다.
+
+#### 2. 관련 연구
+RoboCasa는 기존의 로봇 시뮬레이션 프레임워크와 비교하여 물리적 현실감, 사진 같은 렌더링, 다양한 작업 및 장면을 제공하는 점에서 뛰어납니다. 또한, AI 도구를 사용하여 생성된 다양한 자산과 작업을 제공합니다.
+
+#### 3. RoboCasa 시뮬레이션
+RoboCasa는 다양한 부엌 환경을 모델링하며, 10개의 다른 부엌 평면도와 12개의 부엌 스타일을 포함하여 총 120개의 다양한 부엌 장면을 제공합니다. 각 장면은 고품질의 AI 생성 텍스처를 사용하여 추가로 커스터마이즈할 수 있습니다.
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+#### 4. RoboCasa 활동 데이터셋
+RoboCasa는 100개의 작업으로 구성된 광범위한 작업 세트를 지원합니다. 이 작업은 25개의 기본 작업(atomic tasks)과 75개의 복합 작업(composite tasks)으로 나뉩니다. 복합 작업은 대형 언어 모델(LLM)의 도움을 받아 생성되었습니다.
+
+#### 5. 실험
+- **Imitation Learning for Atomic Tasks (기본 작업을 위한 모방 학습):** 인간 데이터와 기계 생성 데이터로 훈련된 모델을 비교한 결과, 기계 생성 데이터가 성능을 크게 향상시켰습니다.
+- **Imitation Learning for Composite Tasks (복합 작업을 위한 모방 학습):** 복합 작업은 더 어려우며, 사전 훈련된 정책을 미세 조정하는 방식이 더 나은 성과를 보였습니다.
+- **Transfer to Real World Environments (실제 환경으로의 전이):** 시뮬레이션 데이터와 실제 데이터로 공동 훈련한 정책이 실제 환경에서도 더 높은 성과를 보였습니다.
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+#### 6. 결론
+RoboCasa는 일상적인 환경에서 일반 로봇을 훈련하기 위한 대규모 시뮬레이션 프레임워크입니다. 생성적 AI 도구를 사용하여 다양한 장면과 작업을 제공하며, 시뮬레이션 데이터가 실제 환경에서도 유용하게 사용될 수 있음을 실험을 통해 확인했습니다.
+
+### 주요 기여와 혁신 부분
+- **다양한 시뮬레이션 장면 제공:** 다양한 부엌 환경을 모델링하여 로봇이 현실적인 환경에서 학습할 수 있도록 함.
+- **생성적 AI 도구 사용:** 텍스트-3D 및 텍스트-이미지 모델을 사용하여 시뮬레이션의 현실감과 다양성을 높임.
+- **대규모 작업 데이터셋:** 100개의 작업으로 구성된 광범위한 작업 세트를 제공하여 로봇의 학습과 평가를 체계적으로 수행할 수 있음.
+- **실제 환경 전이:** 시뮬레이션 데이터가 실제 환경에서도 유용하게 사용될 수 있음을 실험을 통해 확인함.
+
+### 전체 요약
+RoboCasa는 로봇이 다양한 부엌 환경에서 일상적인 작업을 수행할 수 있도록 돕는 대규모 시뮬레이션 프레임워크입니다. 이 시스템은 생성적 AI 도구를 사용하여 현실적이고 다양한 장면을 제공하며, 100개의 작업으로 구성된 광범위한 데이터셋을 통해 로봇의 학습을 지원합니다. 실험 결과, 시뮬레이션 데이터가 실제 환경에서도 유용하게 사용될 수 있음을 확인하였으며, 이는 로봇 학습의 확장 가능성을 보여줍니다.
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diff --git a/summaries/2406.02543.md b/summaries/2406.02543.md
new file mode 100644
index 00000000..474a20fa
--- /dev/null
+++ b/summaries/2406.02543.md
@@ -0,0 +1,22 @@
+# To Believe or Not to Believe Your LLM
+## TL;DR
+## Summary
+- [https://arxiv.org/pdf/2406.02543.pdf](https://arxiv.org/pdf/2406.02543.pdf)
+
+#### 소개
+이 논문은 대형 언어 모델(LLMs)에서 불확실성 정량화에 대해 다룹니다. 특히, 에피스테믹(지식 기반) 불확실성과 알레아토릭(무작위) 불확실성을 구별하여 모델의 응답 신뢰성을 평가합니다. 이 접근법은 모델이 제공하는 응답이 신뢰할 수 없을 때, 즉 에피스테믹 불확실성이 클 때를 식별하는 데 중점을 둡니다.
+
+#### 관련 연구
+기존 연구들은 주로 단일 정답이 존재하는 문제에서 불확실성을 평가하는 데 중점을 두었으나, 이 논문에서는 다중 응답이 가능한 상황에서도 에피스테믹 불확실성을 분리하는 방법을 제안합니다. 이를 통해 응답의 신뢰성을 더 잘 판단할 수 있게 됩니다.
+
+#### 방법론
+이 논문은 정보 이론적 메트릭을 사용하여 에피스테믹 불확실성을 정량화합니다. 이를 위해 반복적인 프롬프트 방법을 사용하여 모델의 응답 분포와 실제 분포 간의 차이를 측정합니다. 이 방법은 특히 다중 정답이 가능한 상황에서 유용하며, 기존의 단순한 로그 가능도 기반 방법보다 더 정확하게 에피스테믹 불확실성을 평가할 수 있습니다.
+
+#### 실험
+실험 결과, 제안된 방법이 퀴즈 데이터셋(TriviaQA, AmbigQA)에서 기존 방법들보다 높은 성능을 보였습니다. 특히, 혼합된 단일 레이블 및 다중 레이블 샘플이 있는 데이터셋에서 제안된 방법은 높은 재현율을 유지하면서도 낮은 오류율을 달성했습니다.
+
+#### 결론
+이 논문은 LLM의 응답 신뢰성을 평가하는 새로운 방법을 제안합니다. 제안된 방법은 에피스테믹 불확실성을 정량화하여 응답이 신뢰할 수 없는 경우를 더 잘 식별할 수 있게 합니다. 이는 LLM이 다중 응답 상황에서도 정확하게 작동할 수 있도록 도와줍니다.
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+### 전체 요약
+이 논문은 대형 언어 모델에서 응답의 신뢰성을 평가하기 위해 에피스테믹 불확실성을 정량화하는 새로운 방법을 제안합니다. 반복적인 프롬프트 방법을 통해 모델의 응답 분포와 실제 분포 간의 차이를 측정하며, 이를 통해 다중 응답이 가능한 상황에서도 정확하게 에피스테믹 불확실성을 평가할 수 있습니다. 실험 결과, 제안된 방법이 기존 방법들보다 높은 성능을 보였으며, 이는 LLM의 응답 신뢰성을 향상시키는 데 기여할 수 있습니다.
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