확산 모델

Rocky Ding이 2026년 3월 정리한 약 7만 자 분량의 종합 해설. FLUX.2·Seedream·Z-Image·GLM-Image 네 AIGC 이미지 대모델의 VAE·텍스트 인코더·DiT 백본·학습/추론 최적화를 분해하고, GRPO 알고리즘의 AIGC 적용까지 다룬다. 글의 메타 주장은 2025년 하반기를 AIGC 이미지 창작 영역의 ‘하프타임’으로 규정하고, 단일 문생도 모델은 가치가 사라지며 통합 멀티모달과 ‘주기 횡단’ 가치를 가진 기술만 살아남는다는 것이다.

엔드투엔드 역전파의 메모리 병목을, 트랜스포머의 잔차 연결이 확산 모델 ODE의 이산화와 같다는 통찰로 푼 논문. 네트워크를 노이즈 구간별 독립 블록으로 쪼개 한 번에 한 블록만 학습하니 메모리가 블록 수만큼 줄고, 5개 아키텍처에서 엔드투엔드에 필적했다.