2025년 컴퓨터 비전 문헌 트렌드에 대한 개인적인 관점

윤리적 고지와 가우시안 스플래팅은衰退하고 있는 반면, 제출된 논문의 엄청난 양은 2026년에 AI가 해결해야 할 새로운 문제를 나타내고 있습니다.

의견 저는 약 7년 동안 arXiv와 관련된 분야에서 컴퓨터 비전 및 이미지 합성 연구를 따라왔으며, 다양한 출처를 통해 반복되는 패턴과 트렌드의 변화를 구별할 수 있게 되었습니다. 그러나 이러한 관찰은 주관적인 것입니다. 저는 진심으로 arXiv 출판 스트림에서 대표되는 거대한 데이터셋을 분석하기 위해 기계 학습 분석을 사용할 수 있는 시간이 있었으면 좋겠습니다. 현재로서는 더 캐주얼하게 어떤 것이 제 внимание을 끌었는지 보고할 수만 있습니다 저가 마지막으로 이 문제를 고려한 이후.

11의 볼륨

2024년에 관찰한 많은 AI 연구 논문 제출 트렌드는 2025년에 자리 잡은 것으로 나타났습니다. 그 중 하나는 AI 관련 논문의 볼륨이 AI에 의해 자극되어 계속 증가하고 있다는 것입니다. 이는 인식된 위기로 이어졌습니다:

2023년 10월~2025년 11월 컴퓨터 과학 Arxiv 제출, 3개월 이동 평균과 함께. 출처

이 성장률은 몇 년 전 지수 함수적 증가로 특징지어졌으며, 최근 AI 투자 열풍으로 인해 연구에 대한 자금이 증가하면서 더 심해졌습니다.

2025年的 전체 통계는 아직 उपलब되지 않으며, 위에 표시된 집계 통계는 모든 범주에서 증가하는 일반적인 숫자를 나타냅니다. 아래에서 컴퓨터 과학이 다른 범주보다 훨씬 높은 트렌드를 타고 있는 것을 볼 수 있습니다:

2022년~2025년 컴퓨터 과학 제출 증가. 출처

쓸모없는 것들을 분류하기

가을 컨퍼런스 시즌의 시작인 10월은 새로운 연구의 홍수와 함께 왔으며, DOS 공격 수준의 제출을 가져왔습니다. 이는 연구 트렌드 분석이라는 연구 분야에 대한 긴급성을 더했습니다.

最新의 것은 지난 주에 발표된 NoveltyRank라는 논문과 GitHub 저장소입니다. 이 저장소는 LLMs를 미세 조정하여 제출된 논문의 이진 분류 또는 쌍별 신선도 비교를 수행할 수 있습니다:

NoveltyRank 시스템은 제출된 논문의 제목과 초록을 이전 논문과 비교하여 차이를 요약하고, 이를 미세 조정된 Qwen3-4B 모델에 전달하여 ‘신선도’를 결정합니다.. 출처

이러한 ‘분리’ 접근 방식의 문제는 의미 있는 변수를 정의하는 것입니다. NoveltyRank 접근 방식은 논문의 수락을 신선도 지수로 사용하며, 아마도 Arxiv 출판을 부정적인 신선도 지수로 사용합니다.

이것은 두 가지 잘못된 전제를 기반으로 합니다. 첫째, 모든 컨퍼런스에서 수락된 제출은 새로운 것이거나 중요하다는 것입니다. 둘째, 신선도 자체가 무조건적인 가치가 있다는 것입니다. 일부 논문은 신선도는 종종 사소하며, 점진적인 작업은 중요한 경우가 많습니다.

새로운 논문의 가치를 이해하는 것은 현재 AI가 매우 약한 분야입니다 – 장기적인 컨텍스트. 많은 논문은 지면을 차지할 수 있지만, 자동화된 시스템은 이러한 경우를 식별해야 하며, 거짓 양성 오류를 발생시키지 않고, 제출자들의 정직성을 의존하지 않아야 합니다.

윤리적 도약

저는 이전에 관찰했듯이, Arxiv와 같은 포털은 매우 자유로운 스크래핑에 저항적이며, 제공되는 데이터 덤프는 세부적인 세부 정보가 부족할 수 있습니다.

따라서 저에게 충분한 시간과 자원이 있다면 컴퓨터 과학 논문의 대표적인 樣本을 다운로드하여 특징을 추출할 수 있다고 하더라도, 많은 미묘한 트렌드는 대상이 되거나 분석되지 않을 것입니다.

이 중 하나는 제출된 논문에 포함된 윤리적 성명서 부기의 존재 또는 부재입니다. 2024년에는 컴퓨터 과학 범주에서 제출된 논문의 끝에 윤리적 특성을 나타내는 경향이 최고조에 달했습니다.

추가적으로, 저는 2025년을 통해 이러한 관행이 급격히 감소했다고 말할 수 있습니다. 저의 추측은 현재 미국 정부의 AI 개발에 대한 규제 완화 노력이 연구 커뮤니티에 더 큰 자유와 법적 노출에 대한 암시적인 보호를 제공했다는 것입니다.

이러한 노력에도 불구하고, 현재 미국 행정부는 2021-23년의 ‘와일드 웨스트’ 태도를 다시 확립했습니다. 이는 순수한 과학 연구가 아닌 역사적인 투자 수준으로 발전했습니다.

생성 비디오 논문: ‘AI 슬롭’

지난 겨울에 Hunyuan Video 및 WAN 생성 비디오 시리즈가 출시되면서 AI 비디오는 완전히 변했습니다. 예를 들어, 완전한 신체 아바타르를 만드는 어려움 또는 사람의 프로필 뷰를 얻는 어려움은 한밤중에 사라졌습니다.

이러한 종류의 중국의 무게가 포함된 릴리스는 아마도 이 해의 생성 비디오 릴리스를 위한 페이스를 정했으며, 서양 AI 비디오 아키텍처가 더 검열되고 상업화된 경향에 대한 반작용적인 압력을 행사했습니다.

이와 같은 이니셔티브는 대부분 단기적인 수익을 얻으려는 것으로, 궁극적으로 시장의 통합으로 인해 대체될 것으로 예상됩니다. 그러나 이러한 회사의 창립자는 우연히도 지배적인 시장 점유율을 얻는 것을 거부하지 않을 것입니다.

이와 같은 평범함과 반복은 2025년 Arxiv의 제출에서 생성 비디오 스트랜드에 영향을 미쳤습니다. 저는 지난 주에 관찰했듯이, 이 범주의 신호 대 노이즈 비율은 둔화된 최고조에 도달했습니다. 연구자들은 공개적으로巨額의 잠재적인 자금을 競争적으로争夺하고 있습니다.

그러나 이러한 제출의 대부분은 Incremental한 발전일 뿐입니다. 생성 AI의 핵심 문제는 많이 해결되지 않았습니다: ID를 유지하는 필요성, Lora 스타일의 캐릭터 묘사에서 일관성을 유지하는 필요성, 생성 비디오 및 비디오 편집 아키텍처에서 오디오 생성 및 조작을 개선하는 필요성 등입니다.

메시 필버의 감소

저는 지난 해에 전통적인 CGI(예: 메시 기반 표현)를 사용하거나 이를 신경망 프레임워크에 통합하는 시스템을 홍보하는 논문이 증가하고 있는 것을 관찰했습니다. 그러나 2025년, 특히 하반기에는 이러한 메시 기반 솔루션에 대한 추진력이 크게 감소했다는 것을 알게 되었습니다.

이전의 물결에서 특히 3D 모핑 가능한 모델과 같은 매개변수 인간 ‘컨트롤’ 피규어를 다루는 CGI 통합 솔루션은 새로운 확산 기반 생성 프레임워크의 능력으로 대체되었을 수 있습니다.

또한 Gaussian Splat 접근 방식에 대한 논문도 영향을 받았습니다. 초기의 흥분은 2023년 말에 감소했습니다. 이러한 기술은 2025년의 확산 기반 생성 AI 시스템에 의해 가려졌을 수 있습니다.

이 기술은 1990년대 초에 시작되었으며, 부흥하는 성격을 가지고 있습니다.

메시 기반 접근 방식에서 물러나는 일반적인 예외는 3D 프린팅을 위한 프레임워크에 AI를 통합하는 관심의 증가입니다.

AI 보안 제출의 감소

2025년의 마지막 관찰은 컴퓨터 과학 섹션의 Arxiv에서 ‘보안’ 제출 범주의 빈도와 품질이 크게 감소했다는 것입니다. 그 이유는 쉽게 추측할 수 없습니다.

암호학 및 보안 아카이브는 개인 분야에서 지배적인 지위를 차지하고 있으며, 이는 대부분의 연구가 학술 저널에 출판되지 않고 사유 지적 재산으로 남아 있기 때문입니다.

추가적으로, Arxiv의 이 범주에 대한 제출에는 일반적으로 더 많은 ‘gotchas’가 있습니다. 즉, 종종 예상치 못한 곳에 숨겨진 고백이 있습니다. 이러한 고백은 논문의 가치와 신선도를 부정하거나 약화시킵니다.

2026년에 기대할 것

미디어는 Gen AI 붐을 초기 2000년대의 닷컴 붐과 비교하면서 지속적으로 반복하고 있습니다(일부 반대가 있습니다). 그러나 이것은 실제로 종합적 인프라, 투자, 문화 및 연구 측면에서 인간 역사상 유례없는 시기임을 나타냅니다.

따라서 2026년 연구 현장이 어떻게 트렌드할지 예측하기는 어렵습니다. 그러나 일반적으로 2025년의 관점과 트렌드를 반영하는 일련의 장기적인 노력이 4월 사이에 결실을 맺을 것입니다.

Arxiv에서 AI 생성/보조 논문을 금지 또는 제한하는 것은 제출 볼륨 위기를 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 AI의 참여 정도를 정量화하는 것은 어렵습니다. AI는 연구 문화와 피어 리뷰에 이미 침투했기 때문입니다.

最初에 2025년 12월 22일 게시