연구진이 이미지 생성 모델의 스펙트럼 편향을 고려한 새로운 샘플링 기법 '컬러드 노이즈 샘플링(CNS)'을 발표했어요.
CNS는 기존 방식과 달리 시간 단계와 주파수 의존적인 스케줄을 활용해 에너지 배분을 최적화하고, 모델의 스펙트럼 편향을 적극 활용해 데이터 분포에 더 가깝게 생성하도록 유도해요.
ImageNet-256 데이터셋에서 SiT, JiT, FLUX 등 다양한 모델에서 기존 방식 대비 FID 점수를 크게 개선했으며, Classifier-Free Guidance와 함께 사용했을 때도 성능 향상을 보였어요.