연구진은 주어진 데이터 샘플을 생성하는 초기 노이즈를 찾는 역전 문제를 해결하기 위해 SelFix라는 새로운 고정점 역전 방법을 제안했어요. SelFix는 역전 경로의 직선성을 기준으로 고정점 해를 선택하여 실제 이미지 재구성 및 소스 보존 편집 성능을 향상시켰어요. FLUX.1-dev 및 PIE-Bench 데이터셋에서 기존 방법보다 우수한 성능을 보여줬어요.
기존 고정점 역전 방법은 여러 고정점 해 중 하나를 선택하는 원리가 부족했는데, SelFix는 역전 경로의 직선성과 재구성 및 편집 품질 간의 연관성을 파악하여 문제를 해결했어요. 연구 결과는 GitHub에서 확인할 수 있어요.
SelFix는 표준적인 가정 하에서 정확한 역방향 루트로 수렴하면서 더 직선적인 역전 경로를 유도하는 고정점 해를 선택하는 방식으로 작동해요.