[논문리뷰] Latent Reasoning with Normalizing Flows본 연구는 기존 텍스트 기반 Chain-of-Thought(CoT)의 높은 추론 비용과 정보 밀도 부족 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Chain-of-Thought#Normalizing Flows#Latent Reasoning#Large Language Models#Likelihood-based Modeling#Code Generation2026년 6월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] STARFlow2: Bridging Language Models and Normalizing Flows for Unified Multimodal Generation본 논문은 기존의 통합 멀티모달 모델들이 겪는 생성 메커니즘의 구조적 파편화 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Multimodal Generation#Normalizing Flows#Autoregressive Transformers#Pretzel Architecture#Unified Modeling#Visual Understanding2026년 5월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Normalizing Trajectory Models본 논문은 기존 diffusion 및 flow matching 모델이 few-step generation 과정에서 겪는 가우시안(Gaussian) 근사의 한계를 해결하고자 합니다.#Review#Normalizing Trajectory Models#Flow Matching#Normalizing Flows#Few-step Generation#Exact Likelihood#Stochastic Trajectory2026년 5월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Flowing Backwards: Improving Normalizing Flows via Reverse Representation Alignment본 논문은 Normalizing Flows (NFs) 의 생성 품질이 학습된 의미론적 표현의 부족으로 제한되는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Normalizing Flows#Representation Alignment#Generative Models#TARFlow#Image Generation#Classification#Training Acceleration#Reverse Pass2025년 12월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] The Principles of Diffusion Models본 논문(모노그래프)은 확산 모델(Diffusion Models)의 근본적인 원리를 심층적으로 분석하고, 다양한 정식화(formulations)들이 어떻게 공통된 수학적 아이디어에서 파생되었는지 추적하여 통일된 관점을 제시하는 것을 목표로 합니다.#Review#Diffusion Models#Generative AI#Variational Autoencoder#Energy-Based Models#Normalizing Flows#Score-Based SDEs#Flow Matching#Fokker-Planck Equation2025년 10월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] FARMER: Flow AutoRegressive Transformer over Pixels본 논문은 연속적인 autoregressive 모델링이 직면하는 긴 시퀀스 및 고차원 공간 문제를 해결하며, Normalizing Flows (NF) 와 Autoregressive (AR) 모델을 결합하여 픽셀 수준에서 정확한 우도 추정과 고품질 이미지 합성을 위한 단일화된 생성 프레임워크인 FARMER 를 제시합니다.#Review#Normalizing Flows#Autoregressive Models#Generative Models#Image Synthesis#Tractable Likelihood#Dimension Reduction#Distillation#Classifier-Free Guidance2025년 10월 28일댓글 수 로딩 중