Discrete Diffusion 모델(DDM)이 이산 데이터에 대한 자기 회귀(AR) 모델링의 강력한 대안으로 부상했어요. DDM은 병렬 생성과 반복적인 전역 정제가 가능해요.
연구에서는 이산 상태 공간 구축 방식에 따라 DDM의 형태가 결정되는 통합 프레임워크를 제시하며, 기존 방식들을 하나의 설계 공간으로 묶어 보여줘요.
이 프레임워크는 학습 목표, 추론 알고리즘, 확장성, 시스템 최적화, 평가 프로토콜 간의 설계 상충 관계를 드러내며, 향후 연구 방향을 제시합니다.