연구진이 복잡도 균형 분할(CBS) 프레임워크를 제안했어요. CBS는 확산 모델의 생성 워크로드를 여러 전문 하위 네트워크로 분산하여 효율성을 높이는 방식이에요.
CBS는 함수 근사 이론과 데 보어의 균등 분포 원리를 기반으로 생성 시간선을 균등한 근사 부담으로 분할하여 복잡한 영역에 더 많은 표현 능력을 할당해요.
공간적 측정(Dirichlet 에너지 기반)과 기하학적 측정(샘플링 경로 가속 기반)을 결합한 모니터 함수를 도입하여 지역 복잡성을 추정하며, 이를 통해 복잡한 영역에 더 많은 계산 자원을 집중할 수 있어요.
SiT-XL에서 FID 점수를 약 35% 향상시키는 등 다양한 아키텍처와 데이터셋에서 CBS가 합성 품질을 개선하는 것을 확인했어요.