[논문리뷰] Condition Errors Refinement in Autoregressive Image Generation with Diffusion Loss본 연구는 오토회귀(Autoregressive) 이미지 생성 모델 이 확산 손실(diffusion loss) 과 결합될 때 발생하는 '조건 불일치(condition inconsistency)' 문제를 해결하고, 이로 인해 누적되는 extraneous 정보가 패치 생성 품질을 저해하는 한계를 극복하는 것을 목표로 합니다.#Review#Autoregressive Models#Diffusion Models#Image Generation#Condition Refinement#Optimal Transport#Wasserstein Gradient Flow#Score Matching#Patch Denoising2026년 2월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Phased DMD: Few-step Distribution Matching Distillation via Score Matching within Subintervals본 논문은 Distribution Matching Distillation (DMD) 을 통해 스코어 기반 생성 모델을 효율적인 few-step 생성기로 증류하는 과정에서 발생하는 한계점들을 해결하고자 합니다.#Review#Distribution Matching Distillation#Few-step Diffusion#Score Matching#Mixture-of-Experts#Generative Models#Image Generation#Video Generation#Model Distillation2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중