어텐션 분리
Self-Flow의 dual-timestep 입력을 유지하되 self-attention 행렬을 블록 대각 형태로 만들어 서로 다른 노이즈 그룹 간 주의를 차단하는 연산이다. 구현상으로는 그룹 지시자에 따라 A^{sep}_{ij}=1_{τ_i=τ_j} 마스크를 쓴 뒤 softmax를 계산해 서로 다른 노이즈 레벨 토큰 간 상호작용을 −∞로 차단한다. 이 기법은 교차-노이즈 상호작용을 제거한 통제 실험을 가능하게 하여 개선 원인을 분리하는 데 핵심적이다.
