PEEK, 확산 이미지 생성 중 오류 줄이는 샘플러 제안

연구진이 확산 이미지 생성기에 학습 없이 적용할 수 있는 플러그인 PEEK를 소개했다. PEEK는 샘플링 과정에서 일부 단계를 진행할 때 디노이저를 한 번 더 평가한 뒤, 그 예측을 활용해 다음 단계를 조정한다. 이를 통해 학습 때 입력과 실제 생성 과정에서 모델이 접하는 불완전한 입력 사이의 차이인 노출 편향을 줄인다.

저자들은 텍스트 조건 설정을 포함해 픽셀 공간 및 잠재 공간 모델 8개에서, 디노이저 평가 횟수를 맞춘 기준 방법보다 성능이 개선됐다고 보고했다. FID가 최대 49.3% 개선됐으며, 실험에서 모델별 플러그인 보정에 걸린 시간은 최대 2.2분이었다.