[논문리뷰] Perceptual Flow Matching for Few-Step Generative Modeling본 논문은 기존 Flow Matching 모델이 고품질 출력을 생성하기 위해 수십 번의 샘플링 단계(35~50 steps)를 요구하여 발생하는 높은 추론 Latency 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Flow Matching#Few-Step Generation#Perceptual Supervision#Perceptual Feature Space#Generative Modeling#Classifier-free Guidance2026년 7월 6일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] S^2-Guidance: Stochastic Self Guidance for Training-Free Enhancement of Diffusion Models본 논문은 확산 모델에서 널리 사용되는 Classifier-free Guidance (CFG) 가 종종 의미론적 불일치와 낮은 품질의 결과물을 초래하는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Diffusion Models#Classifier-free Guidance#Self-Guidance#Training-Free#Stochastic Block-Dropping#Generative Models#Text-to-Image2025년 8월 19일댓글 수 로딩 중