연구진은 텍스트 기반 이미지 생성 모델의 복잡한 추론 능력을 향상시키기 위해 새로운 프레임워크를 제안했어요. Recursive Sparse Reasoning은 기존 확산 모델에 통합되어 시각적 토큰을 반복적으로 개선하고, 효율적으로 파라미터를 공유하는 방식이에요. ImageNet 이미지 생성 및 GenEval, DPG 벤치마크 테스트에서 기존 방법보다 우수한 성능을 보여줬어요.