연구진은 확산 및 흐름 모델의 생성 능력에도 불구하고, 실제 이미지 편집은 의미론적 편집 가능성과 구조적 충실도 간의 균형을 맞추기 어렵다고 밝혔습니다.
NaviEdit은 편집 진행 상황과 모델 규모 탐색 간의 결합을 해제하는 훈련이 필요 없는 추론 시간 컨트롤러로, 규모를 제어 입력으로 활용하여 의미적으로 반응하는 중간 규모에 고정된 단계 예산을 재할당합니다.
실험 결과, 호환 가능한 편집기 및 흐름 백본에서 평균적으로 긍정적인 효과를 얻었으며, 이는 추론 시간 제어 원칙으로서 결합 해제의 휴대성을 뒷받침합니다.