AI Briefing

유연한 비디오 확산 모델 (Flexible Video Diffusion)

·2026.07.10 09:00

핵심 내용

Flex-Forcing은 시간적 및 노이즈 제거 단계의 청킹을 통해 비디오 확산 모델의 생성 방식을 유연하게 전환한다.

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Flex-Forcing은 비디오 확산 모델이 bidirectional(양방향) 생성과 autoregressive(자기회귀) 생성 사이를 자유롭게 전환할 수 있도록 학습시키는 기술이다.

이 방식은 시간적 범위와 denoising-step 청킹을 유연하게 조절함으로써 다음과 같은 이점을 제공한다.

  • 추론 속도(Inference speed) 향상
  • 비디오 품질(Video quality) 개선
  • 다양한 컴퓨팅 자원 환경에서 장기적 안정성(Long-range stability) 확보

이를 통해 사용자는 가용 가능한 컴퓨팅 예산에 맞춰 최적화된 비디오 생성 성능을 누릴 수 있다.

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