Forecasting at Scale (Facebook Prophet) 논문 리뷰
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Taylor & Letham, “Forecasting at Scale” — 비즈니스 시계열을 위한 분해 모델과 analyst-in-the-loop 접근
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Taylor & Letham, “Forecasting at Scale” — 비즈니스 시계열을 위한 분해 모델과 analyst-in-the-loop 접근
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텍스트를 입력하면 음성과 립싱크 영상을 같이 만든다. 이걸 한 번의 0.8B DiT에서, 25 FPS로, 레퍼런스 영상 하나만 보고. 지난주 읽은 MuseTalk과 포지션이 정확히 반대인 논문.
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Stable Diffusion VAE와 Whisper를 얼리고, 단일 스텝 latent inpainting으로 30 FPS 실시간 립싱크를 맞춘다. ‘어떻게 빨라졌나’보다 ‘학습 샘플링을 왜 공간·시간 둘로 쪼갰나’가 핵심.
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AF2가 단백질 접힘을 풀었다면, AF3는 그 이야기를 복합체까지 끌고 갔다. Evoformer가 얇아지고, Structure Module 자리에 diffusion이 들어왔다. 뭐가 남았고 뭐가 바뀌었는가.