[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] DiP: Taming Diffusion Models in Pixel Space본 연구는 확산 모델(Diffusion Models)의 근본적인 문제인 생성 품질과 계산 효율성 간의 절충점 을 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Diffusion Models#Pixel Space#Latent Diffusion Models (LDMs)#Diffusion Transformer (DiT)#Patch Detailer Head#Global-Local Modeling#Computational Efficiency#ImageNet2025년 11월 30일댓글 수 로딩 중