연구진이 피드백을 활용해 조건부 플로우 모델의 자기 교정 성능을 높이는 FlowBender 프레임워크를 공개했어요. FlowBender는 추론 과정에서 발생하는 정렬 오류를 입력으로 활용해 모델이 스스로 오류를 수정하도록 학습시켜요. 이미지 변환, 복원, 3D 메시크 텍스처링 등 다양한 작업에서 기존 방식보다 우수한 성능을 보여줘요.