[논문리뷰] Vision Bridge Transformer at Scale

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저자: Zhenxiong Tan, Zeqing Wang, Xingyi Yang, Songhua Liu, Xinchao Wang

핵심 연구 목표

본 논문은 Brownian Bridge Models 를 대규모 비전 변환 태스크(이미지 및 비디오)에 적용하여 조건부 생성의 효율성을 극대화하는 것을 목표로 합니다. 기존 노이즈-투-데이터(noise-to-data) 패러다임의 비효율성과 기존 브릿지 모델 훈련 목표의 수치적 불안정성 문제를 해결하여 효과적인 데이터-투-데이터(data-to-data) 변환을 실현하고자 합니다.

핵심 방법론

제안된 Vision Bridge Transformer (ViBT) 는 Transformer 아키텍처 를 활용하며, Qwen-Image-Editing 및 Wan 2.1 과 같은 선도적인 flow-matching 모델로 초기화됩니다. 특히, 훈련 과정의 안정성과 모든 타임스텝에 걸친 균형 잡힌 학습을 위해 새로운 variance-stabilized velocity-matching objective 를 제안합니다. 추론 단계에서는 variance-corrected sampling 전략을 사용하여 타임스텝에 따라 분산이 부드럽게 감소하도록 조정하여 생성 품질을 향상시킵니다.

주요 결과

ViBT 는 instruction-based 이미지 편집, 비디오 스타일 변환, depth-to-video 합성 등 다양한 비전 변환 태스크에서 기존 확산 모델들과 견줄 만한 성능을 달성했습니다. Depth-to-video 태스크에서 ViBT 는 VBench Score 0.71 로 모든 기준선을 능가했으며, 이미지 편집 태스크에서는 특히 객체 추가 및 스타일 변환에서 강력한 결과를 보였습니다. 또한, 조건부 DiT 모델 대비 이미지 및 비디오 태스크에서 2.28배에서 4.03배 빠른 추론 속도 를 입증하여 높은 효율성을 보여주었습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

Brownian Bridge Models 를 Transformer 와 결합하여 대규모로 스케일링함으로써 instruction-based image editing 및 복잡한 비디오 변환과 같은 데이터 간 변환 작업에 강력한 솔루션을 제공합니다. 제안된 안정화된 훈련 목표와 상당히 빠른 추론 속도 는 실제 AI 애플리케이션에 ViBT 를 적용할 때의 실용적인 이점을 강조합니다. 다만, 이미지 편집에는 s=0.5 , depth-to-video에는 s=1 또는 s=2 가 최적의 노이즈 스케일인 것으로 나타나, 태스크별로 하이퍼파라미터 튜닝 이 중요함을 시사합니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.