연구진은 Flow Matching 모델의 노출 편향을 자체적으로 완화하는 DEFAR(DirEctional-Frequency Adaptive Rectification) 프레임워크를 제안했어요.
DEFAR은 Anti-Drift Rectification(ADR)을 통해 편향된 상태를 목표 지점으로 되돌리는 방향을 학습하고, Frequency Compensation(FC)을 통해 누락된 저주파 성분을 보완해요.
CIFAR-10, CelebA-64, ImageNet 데이터셋 실험 결과, 기존 방식보다 성능이 뛰어나고 안정적인 추론이 가능했어요.