분포 기반 보상
개별 샘플 대신 샘플 집합의 통계적 분포 적합도를 보상 신호로 사용하여 생성 모델이 전체 데이터 분포의 모드를 폭넓게 커버하도록 유도하는 방법이다. 이 방식은 FID 같은 분포 간 거리 측정치를 음수 보상으로 사용하며, 개별 샘플 최적화에 따른 reward hacking을 완화한다.