연구진은 구조적 제약 조건 만족 또는 다운스트림 보상 최적화를 위해 생성 모델의 추론 시간 스케일링을 개선하는 VGB 기반 마스크 디퓨전 모델(MDM-VGB)을 소개했어요.
MDM-VGB는 보상 기반 리마스킹을 통해 이론적으로 타당한 방식으로 샘플을 생성하며, Sudoku 및 QM9와 같은 벤치마크에서 강력한 성능을 보여줬어요.
연구 결과, MDM-VGB는 프로세스 검증기 노이즈에 강건하며, 인기 있는 테스트 시간 휴리스틱보다 훨씬 효율적인 복잡도를 달성했어요.