IDM, 분포 매칭으로 2NFE 고득점 달성
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IDM은 생성기 자체의 EMA 특징량 평균과 좌표별 표준편차에 명시적인 손실을 추가함으로써, 외부 특징 인코더 없이 분포 매칭을 수행하는 기법이다. 2 NFE 설정에서 IDM(Z-Image)은 LongText-CN에서 94.25%, LongText-EN에서 90.20%를 기록해, 비교 대상 가운데 같은 예산에서 가장 높은 점수를 얻었다. Z-Image-Turbo 6B와 Qwen-Image 20B에 대해 전체 파라미터 및 LoRA 방식의 튜닝을 평가했으며, 모델 가중치는 조만간 공개될 예정이라고 한다.
Hugging Face Daily Papers 발췌
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- Hugging Face Daily PapersIntrinsic Distribution Matching(IDM): 생성기 자체의 특징량으로 분포를 맞추는 기법
IDM은 생성기 자체의 EMA 특징량 평균과 좌표별 표준편차에 명시적인 손실을 추가함으로써, 외부 특징 인코더 없이 분포 매칭을 수행하는 기법이다. 2 NFE 설정에서 IDM(Z-Image)은 LongText-CN에서 94.25%, LongText-EN에서 90.20%를 기록해, 비교 대상 가운데 같은 예산에서 가장 높은 점수를 얻었다. Z-Image-Turbo 6B와 Qwen-Image 20B에 대해 전체 파라미터 및 LoRA 방식의 튜닝을 평가했으며, 모델 가중치는 조만간 공개될 예정이라고 한다.
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