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arXiv:2610.33008v1 발표 유형: 신규 초록: 확산형 대규모 언어 모델(dLLMs)은 반복적인 마스킹 디노이즈를 통해 유연한 생성을 가능하게 하지만, 디노이즈 단계마다 토큰 표현을 여러 번 재계산해야 하므로 추론 비용이 상당히 발생합니다. 기존의 캐시 기반 방법들은 디노이즈 단계들 간에 중간 결과를 재사용하고, 각 단계에서 고정된 일정이나 변화를 나타내는 휴리스틱 신호에 따라 선택된 일부 위치만 다시 계산함으로써 이러한 비용을 줄입니다. 반면, 우리의 궤적 실험에서는 해독 궤적이 더 중요한 지표임을 보여줍니다. 캐시를 활용한 생성은 전체 디노이즈 궤적에 가까울 때 정확도가 유지되며, 오차는 주로 마스킹 순서의 변동 부근에 집중되고, 긴 참조 접두사가 복구될수록 감소합니다. 이는 제안…
arXiv:2610.33070v1 발표 유형: 신규 초록: 이미지-비디오(I2V) 확산 모델은 단일 인물 사진이나 이미지를 애니메이션화하여, 주체의 허가 없이 공유된 이미지를 움직임 합성에 재사용할 수 있도록 합니다. 우리는 이러한 용도에 대비한 선제적 시각적 보호를 연구합니다: 이미지가 공개되기 전에 소유자는 공유 워크플로우는 유지하되 하위 단계의 움직임 생성을 방해하는 제한된 변동을 적용합니다. 기존의 스펙트럼 교란 목적은 시간적 표현을 전반적으로 감쇠시키므로, 미세하거나 공간적으로 국부화된 움직임에 대해서는 제한된 통제만 가능합니다. 우리의 핵심 아이디어는 생성된 동작이 시간적 특징의 강도뿐만 아니라, 특징 이벤트가 발생하는 순서에도 의존한다는 점입니다. 우리는 PhaseBreak라는 화이트박스 스펙트럼 리타이밍 보호 기법을 제안합니다.
arXiv:2610.31765v1 발표 유형: 신규 초록: 단일 참조 비디오로부터 동적 장면의 여러 비디오를 생성하려면, 서로 다른 시점 간에 관찰된 내용과 미관찰된 내용을 일관되게 합성해야 합니다. 기존의 비디오 디퓨전을 위한 카메라 제어 방법들은 일반적으로 카메라 임베딩, 시각 간 주의 메커니즘, 기하학적 조건부 등 다양한 아키텍처적 기법에 의존합니다. 이러한 접근법은 정적인 장면의 콘텐츠에는 효과적이지만, 시점 간 및 시간에 걸쳐 일관성을 유지해야 하는 세밀하고 동적인 기하학적 특성에는 종종 어려움을 겪습니다. 우리는 각 2D 이미지 평면에서 독립적으로 샘플링하는 대신, 소스 비디오로부터 도출된 표준적인 3D 공간에서 가우시안 노이즈 사전 분포를 샘플링하고 이를 타겟 카메라로 래스터화함으로써 디퓨전 과정 자체를 동기화합니다. 우리의 m
arXiv:2610.31819v1 발표 유형: 신규 초록: 추측적 디코딩은 더 빠르고 낮은 품질의 초안 모델로부터 샘플링을 수행함으로써 자동회귀형 대규모 언어 모델(LLM)의 추론 속도를 가속화하는 기법입니다. 전통적으로, 추측적 디코딩의 근본적인 특성은 검증자 분포에 대해 무손실이라는 점으로, 품질을 희생하지 않고 속도를 보장한다는 것입니다. 이는 최근 개발된 디퓨전 LLM(dLLM)과는 달리, 덜 많은 디퓨전 작업으로 출력의 품질을 저하시킴으로써 상당한 속도 향상을 달성할 수 있다는 점에서 차별됩니다. 디퓨전 모델은 토큰을 병렬로 생성하여 자동회귀 모델보다 더 빠르게 샘플링할 수 있기 때문에, 추측적 디퓨전에서 초안 모델로서 강력한 후보로 간주됩니다. 널리
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