잠재 그림자 마스크 확산의 가우시안 이산 이중성

초록

본 논문은 마스크 기반 이산 확산 모델을 연속적인 가우시안 과정의 투영으로 정의하고, 이를 통해 결정적 경로를 확보한다. 새로운 마스크 보존 메커니즘과 스칼라 궤적 고정 기법을 이용해 일관성 증류(Masked Consistency Distillation, MCD)를 설계, 기존 확산 모델 대비 16배 빠른 추론 속도와 동등한 생성 품질을 달성한다.

상세 분석

논문은 먼저 기존 마스크 확산이 확률적 점프 프로세스로서 결정론적 흐름이 없다는 구조적 한계를 짚는다. 이를 극복하기 위해 저자들은 연속 가우시안 라티스 wₜ를 정의하고, “최대값 인덱스 보존”이라는 새로운 투영 연산 P를 도입한다. P는 wₜ의 가장 큰 값이 원본 토큰 차원에 위치하면 원본 토큰을 유지하고, 그렇지 않으면 마스크 토큰