연구진이 다양한 기능을 통합하는 이미지 생성 모델 훈련의 핵심 과제를 해결하기 위해 DanceOPD 프레임워크를 선보였습니다. DanceOPD는 각 샘플을 특정 기능 필드로 라우팅하여 학생 모델이 전문가 기능을 학습하도록 돕습니다. 이 방식은 텍스트-이미지 생성, 로컬 편집, 글로벌 편집 등 다양한 기능을 효과적으로 결합합니다.
DanceOPD는 흐름 매칭 모델에서 온폴리시 생성 필드 증류를 위한 프레임워크로, 각 기능 소스를 공유 흐름 상태 공간의 속도장으로 정의합니다. 학생 모델은 자체 롤아웃 상태에서 쿼리된 필드로부터 학습하여 전문가 기능을 통합합니다.
실험 결과 DanceOPD는 다중 기능 조합을 개선하고, 목표 기능을 강화하면서도 기준 생성 품질을 유지하는 것으로 나타났습니다. 연구진은 이 작업이 흐름 매칭 모델에서 생성 필드 증류의 실용적인 경로를 제시한다고 믿습니다.