flexible-chunking
유연한 청킹
시간축의 프레임 단위와 디노이징 단계 축을 동시에 고려해 생성 단위를 동적으로 분할하는 기법이다. 초기 높은 노이즈 단계에서는 큰 청크로 전역 구조를 모델링하고, 후반 정교화 단계에서는 더 작은 청크로 지역 디테일을 다루어 효율성과 일관성을 동시에 확보한다. 본문에서는 이 전략을 학습 시 무작위로 샘플링하고 추론 시에는 피라미드식 분할을 적용하여 자가회귀와 양방향 추론을 통합했다.
중급
유연한 청킹
시간축의 프레임 단위와 디노이징 단계 축을 동시에 고려해 생성 단위를 동적으로 분할하는 기법이다. 초기 높은 노이즈 단계에서는 큰 청크로 전역 구조를 모델링하고, 후반 정교화 단계에서는 더 작은 청크로 지역 디테일을 다루어 효율성과 일관성을 동시에 확보한다. 본문에서는 이 전략을 학습 시 무작위로 샘플링하고 추론 시에는 피라미드식 분할을 적용하여 자가회귀와 양방향 추론을 통합했다.
