[논문리뷰] Intrinsic Distribution Matching본 논문은 빠른 생성 속도와 높은 텍스트 렌더링 품질을 동시에 달성해야 하는 One-step/Few-step 생성 모델의 한계점을 해결합니다. 기존의 DMD는 별도의 fake-score network를 사용하여 분포 매칭을 수행하는데, 이는 추가적인 컴퓨팅 비용을 발생시킵니다 .#Review#Intrinsic Distribution Matching#DMD#Rectified Flow#Moment Matching#Few-Step Generation#Text-to-Image#EMA2026년 10월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Self Gradient Forcing: Native Long Video Extrapolation본 논문은 Autoregressive Video Diffusion 모델에서 장시간 영상 생성 시 발생하는 일관성 저하 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Autoregressive Video Diffusion#Self Gradient Forcing#Historical Context-Gradient Gap#DMD#Long-Horizon Extrapolation#KV Cache#Two-pass Training2026년 7월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Qwen-Image-Flash: Beyond Objective Design본 논문은 기존의 few-step distillation 연구가 주로 증류 목적 함수(Distillation Objective) 설계에만 치중하여 실제 훈련 레시피(Training Recipe)가 미치는 영향력을 간과했다는 점을 지적한다.#Review#Few-step Distillation#Flow Matching#DMD#T2I Generation#Image Editing#Training Recipe#Multi-teacher Guidance2026년 6월 3일댓글 수 로딩 중