연구진은 확률 공간에서의 장거리 이동을 위해 누적 흐름 지도를 기반으로 하는 단계별 생성 모델 프레임워크를 제안했습니다. 이 프레임워크는 물리적 이동과 역학에 영감을 받아 국소적인 즉각적인 업데이트와 유한 시간 이동을 연결합니다. 누적 흐름 관점을 통해 기존 확산 및 흐름 기반 모델에 적용 가능한 통일된 단계별 프레임워크를 구축했습니다.
누적 수송과 누적 파라미터화를 기반으로 하는 이 프레임워크는 이미지 생성, 기하학적 분포 모델링, 공동 예측, SDF 생성 등 다양한 작업에서 효율성을 입증했습니다. 기존 모델의 시간 임베딩과 학습 목표에 최소한의 변경만 적용하여 고품질의 합성을 유지합니다.
이 모델은 기존 방식보다 추론 비용을 줄이면서 몇 단계 또는 단 한 단계의 생성도 가능하며, 기존 모델에 쉽게 통합될 수 있습니다.