[논문리뷰] Optimizing Visual Generative Models via Distribution-wise Rewards본 논문은 시각적 생성 모델의 강화학습 과정에서 발생하는 Reward Hacking과 이로 인한 생성 다양성 저하 및 시각적 결함 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Distribution-wise Reward#Reinforcement Learning#Visual Generative Models#Subset-replace Strategy#Model Merging#Flow Matching#FID2026년 7월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ViGoR-Bench: How Far Are Visual Generative Models From Zero-Shot Visual Reasoners?본 논문은 시각적 추론을 측정하기 위해 Physical, Knowledge, Symbolic 세 가지 영역을 포괄하는 ViGoR-Bench를 제안합니다 . 이 프레임워크는 Ground Truth(GT)를 기반으로 하여 모델의 생성 과정을 정밀하게 감시하는 Dual-Track Process-Outcome Evaluation 프로토콜을 구현합니다 .#Review#Visual Generative Models#Visual Reasoning#Evaluation Benchmark#Chain-of-Thought#Process-Outcome Evaluation2026년 4월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] TreeGRPO: Tree-Advantage GRPO for Online RL Post-Training of Diffusion Models본 논문은 시각적 생성 모델의 RL 후학습(post-training) 시 발생하는 막대한 계산 비용 문제를 해결하고, 기존 방법론들의 낮은 샘플 효율성 과 투박한 신용 할당 한계를 극복하여 인간의 선호도에 더 잘 부합하는 모델을 효율적으로 정렬하는 것을 목표로 합니다.#Review#Reinforcement Learning#Diffusion Models#Generative Models#Tree Search#Sample Efficiency#Credit Assignment#GRPO#Visual Generative Models2025년 12월 9일댓글 수 로딩 중