최근 확산 모델을 효율적인 소수 단계 생성기로 증류하는 기술이 주목받고 있지만, 상당한 컴퓨팅 자원과 긴 훈련 시간이 필요했어요. 연구진은 임베딩 손실(EL)이라는 새로운 보조 손실 함수를 제안하여 생성 품질을 향상시키고 작은 배치 크기로 훈련 속도를 높였어요. CIFAR-10 데이터셋에서 EL은 뛰어난 FID 값을 달성했으며, ImageNet, AFHQ-v2, FFHQ 데이터셋에서도 기존 방법보다 개선된 성능을 보였어요.