[논문리뷰] DRIFT: Decoupled Rollouts and Importance-Weighted Fine-Tuning for Efficient Multi-Turn Optimization본 연구는 다중 턴 상호작용 환경에서 LLM을 효율적으로 최적화해야 하는 과제를 해결합니다. 기존 online RL 방법론은 다중 턴 역학을 효과적으로 학습할 수 있으나, 업데이트마다 전체 대화 경로를 생성해야 하는 높은 계산 비용(rollout cost)으로 인해 실용성이 낮습니다 .#Review#Large Language Models#Reinforcement Learning#Supervised Fine-Tuning#Multi-Turn Optimization#Importance Sampling#Distribution Matching2026년 5월 31일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Continuous-Time Distribution Matching for Few-Step Diffusion Distillation본 논문은 기존의 Diffusion Distillation 방식이 학습 및 추론 시 고정된 이산적 타임스텝(discrete anchors)에 지나치게 의존함으로써 발생하는 성능 저하 문제를 해결하고자 한다.#Review#Diffusion Models#Distillation#Continuous-Time Optimization#Distribution Matching#Few-Step Generation#Flow Matching2026년 5월 7일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Mode Seeking meets Mean Seeking for Fast Long Video Generation본 논문은 몇 초 길이의 단편 비디오 생성에서 분 단위 길이의 장편 비디오 생성으로 확장할 때 발생하는 주요 병목 현상을 해결하고자 합니다.#Review#Long Video Generation#Diffusion Models#Mode Seeking#Mean Seeking#Decoupled Diffusion Transformer#Flow Matching#Distribution Matching#Video Synthesis2026년 3월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Distribution Matching Variational AutoEncoder본 논문은 시각적 생성 모델에서 VAE 및 파운데이션 모델 인코더가 잠재 공간의 분포를 명시적으로 형성하지 못하는 문제를 해결합니다.#Review#Variational Autoencoder (VAE)#Distribution Matching#Diffusion Models#Latent Space#Self-supervised Learning (SSL) Features#Generative Models#ImageNet#Tokenizer2025년 12월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Decoupled DMD: CFG Augmentation as the Spear, Distribution Matching as the Shield본 논문은 Distribution Matching Distillation (DMD) 의 성공에 대한 기존의 이해에 도전하며, 복잡한 텍스트-투-이미지 생성 작업에서 CFG(Classifier-Free Guidance)가 필수적인 이유를 밝히고자 합니다.#Review#Diffusion Models#Model Distillation#Classifier-Free Guidance (CFG)#Distribution Matching#Text-to-Image Generation#Few-step Generation#Regularization#Score-based Models2025년 11월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Learning an Image Editing Model without Image Editing Pairs본 논문은 대규모 입력-편집 쌍 데이터 에 대한 의존성을 제거하여 이미지 편집 모델 훈련의 주요 병목 현상을 해결하고자 합니다. 특히, 합성 데이터의 아티팩트 전파 문제를 피하고, 쌍 데이터 없이도 자연어 지침에 따라 이미지를 편집하는 모델을 학습하는 새로운 훈련 패러다임을 제안합니다.#Review#Image Editing#Diffusion Models#Vision-Language Models (VLMs)#No-Pair Training#Few-step Generation#Distribution Matching#Gradient-based Optimization2025년 10월 17일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ReSWD: ReSTIR'd, not shaken. Combining Reservoir Sampling and Sliced Wasserstein Distance for Variance Reduction본 논문은 분포 매칭(distribution matching)에서 널리 사용되는 Sliced Wasserstein Distance (SWD) 의 Monte Carlo 추정기가 겪는 높은 분산 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Sliced Wasserstein Distance#Reservoir Sampling#Variance Reduction#Distribution Matching#Diffusion Guidance#Color Correction#Monte Carlo Estimation2025년 10월 2일댓글 수 로딩 중