[논문리뷰] On-the-fly Repulsion in the Contextual Space for Rich Diversity in Diffusion Transformers최신 Text-to-Image(T2I) 모델들은 정교한 문맥 정렬 성능을 보이지만, Typicality Bias 로 인해 생성 결과가 좁은 범위의 시각적 해법에 고착되는 문제가 있습니다.#Review#Diffusion Transformers#Generative Diversity#Contextual Space#Repulsion Mechanism#Multi-modal Attention#Typicality Bias#Token Intervention2026년 3월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Diversity Has Always Been There in Your Visual Autoregressive ModelsVisual Autoregressive (VAR) 모델이 겪는 다양성 붕괴(diversity collapse) 문제를 해결하고, 추가적인 훈련 없이 모델의 내재된 생성 다양성을 발현시키면서도 이미지 품질과 텍스트-이미지 정렬을 효과적으로 유지하는 것을 목표로 합니다.#Review#Visual Autoregressive Models#Diversity Collapse#Generative Diversity#Soft-Suppression Regularization#Soft-Amplification Regularization#Training-Free#Image Generation#Singular Value Decomposition2025년 11월 23일댓글 수 로딩 중