병렬 롤아웃 근사
추론 시 발생하는 생성 토큰의 구조적 오류를 순차적 롤아웃 없이 학습 중 병렬로 근사하는 기법으로, 각 위치에서 중간 상태를 무작위 초기화와 보간하여 디코더를 통해 복원된 픽셀을 생성한다. 이렇게 얻은 복원 픽셀들을 stop-gradient로 AR 백본의 입력에 사용하여 추론 시 조건과 유사한 접두사를 제공한다. 결과적으로 병렬 연산만으로 롤아웃의 이점을 흉내내어 비용이 큰 순차 샘플링을 피한다.