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복잡한 별도 모듈 없이 기본 회귀로 few-step 생성의 품질을 올릴 수 있다면, 실제 배포 환경에서 확산 모델의 속도를 크게 개선하려는 팀들에게 직접적인 영향을 줄 것이다.

모델 증류에서 강화학습의 효과를 더 효율적으로 전달하는 새로운 방법이 제시되어, 더 작은 모델로도 큰 모델 수준의 성능을 얻을 수 있는 경로를 열어준다.