연구진이 데이터 페어링 없이도 시각 편집 모델을 훈련하는 새로운 프레임워크 'Bootstrap Your Generator (ByG)'를 제안했어요. 기존 모델의 지식을 활용하고 사이클 일관성을 통해 구조를 보존하며, 훈련 과정에서 깨끗한 예측을 활용해 그래디언트를 전달하는 방식이에요.
ByG는 이미지와 비디오 편집에서 기존 방식보다 뛰어난 성능을 보였으며, 수백만 개의 샘플로 훈련된 지도 학습 기반 모델보다 효과적이에요. 새로운 방법은 기존 모델과 훈련-추론 간 격차를 줄이고, 외부 보상 모델 없이도 훈련 신호를 제공해요.
연구 결과는 데이터가 부족한 환경에서도 뛰어난 성능을 보이며, 새로운 도메인으로의 일반화 능력이 뛰어남을 입증했어요.