[논문리뷰] FewStepRL: Fine-tuning Few-step Diffusion Models with Reinforcement Learning이 논문은 instantaneous velocity와 many-step sampler를 전제로 만들어진 기존 diffusion RL objective를, average velocity를 모델링하는 few-step model에 체계적으로 적용하는 방법이 없다는 문제를 다룹니다.#Review#Reinforcement Learning#Few-step Diffusion Models#MeanFlow#Distribution Matching Distillation#Flow Matching#Reward Fine-tuning#Text-to-Image/Video Generation2026년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Efficient Scene-Text Refinement via Pixel-Space Grouped Image Generation본 논문은 대규모 Text-to-Image 모델의 발전에도 불구하고, 이미지 내 작은 텍스트나 복잡한 문자의 가독성 오류가 여전히 빈번하게 발생한다는 문제에서 출발합니다.#Review#Scene-Text Refinement#Pixel-Space Generation#MeanFlow#Grouped Image Generation#Text Refinement Bench#Glyph-Conditioned2026년 10월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] FlashRender: Few-Step Generative Rendering via Camera-Controlled Video MeanFlow기존 카메라 제어 비디오 생성 기술은 영화 제작 및 가상 프로덕션과 같은 다양한 응용 분야에서 상당한 주목을 받아왔다. 그러나 기존 Generative Rendering 방법들은 높은 추론 비용을 초래하는 많은 Sampling Step을 요구하여 실제 사용 가능성을 제한하는 문제를 가지고 있다.#Review#Generative Rendering#Few-Step#MeanFlow#Representation Alignment#Camera Control#Video Generation#Discretization Error2026년 9월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MeanFlowNFT: Bringing Forward-Process RL to Average-Velocity Generators기존의 Diffusion 및 Flow 모델은 고품질 생성을 위해 많은 반복 연산이 필요하여 Latency 측면에서 비효율적이다.#Review#MeanFlow#Reinforcement Learning#Forward-Process RL#Flow Matching#Few-step Generation#Average Velocity2026년 7월 16일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] AlphaFlow: Understanding and Improving MeanFlow Models본 논문은 MeanFlow 모델의 성공 원리를 심층적으로 분석하고, MeanFlow 훈련 목표 내에 존재하는 trajectory flow matching 및 trajectory consistency 두 구성 요소 간의 음의 상관관계 로 인한 최적화 충돌 및 수렴 지연 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Generative Models#Flow Matching#Consistency Models#MeanFlow#Curriculum Learning#Few-Step Generation#Image Generation2025년 10월 24일댓글 수 로딩 중