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Moebius는 0.2B 파라미터 규모로 10B급 성능을 구현한 경량 이미지 인페인팅 모델입니다. LCG가 장착된 LDM 프레임워크와 LλM I 블록을 통해 아키텍처 효율성을 극대화했습니다.
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원문 바로가기Moebius의 전체 파이프라인 (Overall pipeline). 우리는 Latent Categories Guidance (LCG)가 장착된 Latent Diffusion Model (LDM) 프레임워크를 채택합니다. 극단적인 아키텍처 효율성을 달성하기 위해, 디노이징 (Denoising) U-Net은 우리가 제안하는 LλM I 블록(Sec. 3.2에서 상세 설명)을 사용하여 체계적으로 재구성되었습니다. 또한, 학습 과정에서 적응형 다중 입도 증류 (Adaptive multi-granularity distillation) 전략(Sec. 3.3)을 적용하여 우리의 경량화된 전문가 모델을 고용량 교사 모델 (Teacher model)과 정렬함으로써, 극단적인 구조적 압축으로 인해 발생하는 용량 저하 (Capacity drop) 문제를 성공적으로 완화했습니다.
@misc{DuanAndXu2026Moebius,
title={Moebius: 10B 수준의 성능을 가진 0.2B 경량 이미지 인페인팅 (Inpainting) 프레임워크},
author={Kangsheng Duan and Ziyang Xu and Wenyu Liu and Xiaohu Ruan and Xiaoxin Chen and Xinggang Wang},
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