연구진은 시각 조건 제어 생성의 듀얼 브랜치 모델에서 사이드 브랜치의 역할과 학습 효율성을 재조명했어요. LISA(Likelihood Score Alignment)라는 새로운 정규화 방법을 제안하여 사이드 브랜치의 중간 피처를 likelihood score와 일치시키는 방법을 제시했어요. LISA는 학습 속도를 높이고 합성 결과를 개선하며, 사이드 브랜치의 피처를 분리하여 조건부 모델링에 활용하는 데 도움을 줘요.