AI Briefing#diffusion-model
#diffusion-model와 관련된 AI·개발 뉴스를 최신순으로 모았습니다. 원문 출처와 한국어 요약을 함께 확인할 수 있습니다.
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NVIDIA가 생성 속도를 2.42배 높인 확산 기반 언어 모델 Nemotron-TwoTower-30B-A3B를 공개했습니다.
Diffusion Transformer 모델의 성능을 ImageNet부터 T2I까지 통합적으로 평가하는 프레임워크를 공개했다.
Netflix가 기존 생성형 AI의 한계인 의도치 않은 변형과 물리적 불연속성을 해결하기 위한 두 가지 연구 모델을 공개했다.
Moebius는 LλMI 블록과 적응형 증류 전략을 통해 파라미터 수를 2% 미만으로 줄이면서도 대규모 모델에 필적하는 성능을 내는 경량 인페인팅 프레임워크다.
삼성 R&D 연구소는 잠재 공간(Latent Space)을 활용해 고해상도 음성 복원 속도를 획기적으로 높인 LAFUFU 기술을 선보였다.
별도의 학습 없이 단일 이미지의 구조를 반영하여 고품질 이미지를 생성하는 효율적인 Diffusion 모델 연구를 발표했다.
의사결정 나무와 확산 모델 사이의 수학적 대응 관계를 규명하여 두 모델을 통합하는 연구를 발표했다.
로컬 디바이스에서 고품질 이미지 생성을 가능하게 하는 초경량 1-bit 및 Ternary Bonsai Image 4B 모델이 출시되었다.
네트워크를 블록 단위로 나누어 독립적으로 학습함으로써 메모리 사용량을 획기적으로 줄이는 새로운 방식을 제안했다.
NVIDIA가 기존 AR 모델 대비 6배 빠른 추론 속도를 제공하는 Diffusion 언어 모델 패밀리를 공개했다.
Qwen3 기반 Orthrus가 lossless 병렬 생성으로 최대 7.8배 빨라졌다.
Diffusion 모듈을 활용해 기존 Transformer의 정확도를 유지하며 토큰 생성 속도를 최대 7.8배 높인 Orthrus를 공개했다.
Self-Attention 가중치를 분해해 추가 학습 없이 diffusion 편집 방향을 찾았다.
NTM은 reverse step을 normalizing flow로 학습해 4-step 생성과 exact likelihood를 함께 노린다.
Tortoise TTS V2는 autoregressive와 diffusion decoder를 활용한 고품질 오픈소스 TTS 기술이다.
NVIDIA Sol-RL은 FP4 rollout과 BF16 업데이트 분리로 비용을 줄이고 수렴을 앞당겼다.
확산 모델 파이프라인을 재사용 가능한 블록 단위로 조립할 수 있는 Modular Diffusers가 공개되었습니다.