연구진이 텍스트-이미지 생성 모델의 느린 추론 속도 문제를 해결하기 위해 IB-Flow라는 새로운 증류 프레임워크를 제안했어요. 기존 방식의 문제점(과도한 CFG 조건화)을 정보 이론 관점에서 분석하고, 이미지 생성 과정을 동적 진화 과정으로 보고 개선했어요. IB-Flow는 이미지 생성 단계에 따라 가이드 강도를 조절하고, 초기 구조 확립 후에는 자연스러운 방식으로 전환하여 SOTA 수준의 성능을 달성했어요.