MCLR: Improving Conditional Modeling via Inter-Class Likelihood-Ratio Maximization and Unifying Classifier-Free Guidance with Alignment Objectives

Fri, 10 Apr 2026 09:01:00 GMT

### 저자

Xiang Li, Yixuan Jia, Xiao Li, Jeffrey A. Fessler, Rongrong Wang, Qing Qu

### 💡 개요

본 논문은 확산 모델의 샘플링 성능을 향상시키기 위해 기존의 Denoising Score Matching (DSM) 학습 목표의 한계점을 지적하고, 클래스 간 분별력을 높이는 새로운 학습 방법론인 MCLR (Maximizing Inter-Class Likelihood-Ratios)을 제안합니다. MCLR은 학습 단계에서 클래스 간 확률 비율을 명시적으로 최대화하여, 별도의 추론 시간 가이드 없이도 Classifier-Free Guidance (CFG)와 유사한 성능 향상을 달성합니다.

### 🔑 시사점 및 한계

- MCLR은 확산 모델의 학습 목표를 수정하여 추론 시간 가이드 없이도 CFG와 유사한 생성 품질 향상을 이끌어낼 수 있음을 보여줍니다.

- 제안된 MCLR은 CFG와 정렬 기반 목표 간의 이론적 등가성을 증명하여 CFG의 작동 메커니즘에 대한 새로운 해석을 제시합니다.

- 제안된 방법론이 다양한 확산 모델 아키텍처 및 데이터셋에서 얼마나 효과적일지에 대한 추가적인 검증이 필요하며, MCLR 학습의 계산 효율성 개선에 대한 연구가 향후 과제로 남습니다.

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[PDF 보기](https://arxiv.org/pdf/2603.22364)