ComboStoc: Combinatorial Stochasticity for Diffusion Generative Models

Thu, 30 Apr 2026 07:21:42 GMT

### 저자

Rui Xu, Jiepeng Wang, Hao Pan, Yang Liu, Xin Tong, Shiqing Xin, Changhe Tu, Taku Komura, Wenping Wang

### 💡 개요

본 논문은 확산 생성 모델에서 간과되었던 조합적 복잡성이 모델의 성능을 제한할 수 있다는 점을 지적하고, 이를 해결하기 위한 새로운 방법론인 ComboStoc을 제안합니다. ComboStoc은 데이터의 차원 및 속성 조합으로 발생하는 복잡성을 효과적으로 활용하는 확률 과정을 구축하여, 이미지 및 3D 구조와 같은 다양한 데이터 양식에서 네트워크 학습 속도를 크게 향상시킵니다. 더 나아가, 비동기적 시간 단계를 활용하여 속성별 제어가 가능한 새로운 테스트 시간 생성 방식을 가능하게 합니다.

### 🔑 시사점 및 한계

- 확산 생성 모델 학습 시 데이터의 조합적 복잡성을 고려하는 것이 중요함을 시사합니다.

- 제안된 ComboStoc 방법론은 다양한 데이터 양식에서 학습 효율성을 증대시키고, 속성별 제어 가능한 새로운 생성 방식을 제공합니다.

- 향후 연구에서는 ComboStoc의 적용 범위를 더욱 확장하거나, 더 복잡한 조합적 구조에 대한 효과를 심층적으로 탐구할 필요가 있습니다.

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[PDF 보기](https://arxiv.org/pdf/2405.13729)