Dancing Diffusion: 이미지 생성 및 편집을 위한 연속 프로그램 학습

요약

Dancing Diffusion은 기존 확산 모델의 단일 지침 궤적 한계를 극복하기 위해 제안되었습니다. 이 방법은 시간 단계별로 전용 연속 조건 블록을 할당하여 조건을 잠재 프로그램으로 변환합니다. 이를 통해 생성 과정이 '춤추듯' 작동하며, 실행된 이력을 유지하면서도 후속 진행에 따라 재지정될 수 있습니다.

핵심 포인트

• 확산 모델의 궤적을 개별 연산 수준에서 다룰 수 있게 함.
• 조건을 잠재 프로그램으로 변환하여 구조화된 중간 계산 기반 마련.
• 공유 접두사(shared prefix)를 통해 실행 이력을 유지하며 재사용 가능.
• 단일 지침 대신 주소 지정 가능한 연산의 프로그램으로 접근.