연구진이 8단계 모델을 기반으로 고품질 2단계 이미지 생성 모델 Z-Image Turbo++를 개발했어요. 기존 2단계 모델의 한계를 극복하기 위해 배포 일치 적대 학습, 단계 분리 파라미터화, 엔드투엔드 반복 정규화 기술을 적용했어요. 이 기술들은 2단계와 8단계 이미지 생성 간 품질 격차를 줄여 효율성을 높여요.
Z-Image Turbo++는 교사 모델이 생성한 이미지를 활용한 배포 일치 적대 학습을 통해 더 정확한 목표를 설정했어요. 또한, 각 단계의 요구사항에 맞춰 모델 파라미터를 분리하고, 1단계 손실을 명시적으로 유지하며 최종 이미지 품질에 따른 그래디언트를 활용했어요.
연구 결과, Z-Image Turbo++는 기존 2단계 모델보다 품질이 향상되었으며, 2단계와 8단계 이미지 생성 간의 격차를 좁혀 효율적인 이미지 생성이 가능함을 보여줬어요.