연구진이 시각 생성 모델의 다양성을 개선하고 시각적 이상 현상을 줄이기 위해 분포 기반 보상 함수를 활용하는 새로운 프레임워크를 개발했어요. 기존 방식의 샘플별 보상 함수가 데이터 분포에 맞지 않아 발생하는 문제를 해결하는 데 목표를 두고 있어요. 연구 결과, SiT 모델의 FID-50K 점수가 8.30에서 5.77로, EDM2 모델은 3.74에서 3.52로 크게 향상되었고, 시각적 품질과 다양성이 모두 개선되었어요.