TL;DR

Mage-Flow-Turbo는 Mage-VAE와 NR-MMDiT(4B)를 공동 설계한 Mage-Flow 스택을 decoupled-DMD로 증류해 추론을 4스텝으로 줄인 고속 변형으로, A100에서 1024² 기준 약 0.59초/이미지의 생성 지연을 기록하면서도 GenEval 0.90을 유지한다. 학습은 Mage-VAE 잠재공간에서 rectified flow matching으로 Base를 학습하고 Diffusion-NFT로 RL 정렬한 뒤 적대적 지각 안내를 결합해 증류하는 순서를 따른다. 512~2048 해상도를 네이티브 종횡비로 생성할 수 있고, 참조 이미지를 받아 배경 교체·객체 추가/삭제·복원 같은 지시 기반 편집도 같은 체크포인트로 수행한다. Mage-VAE가 인코드/디코드 연산을 픽셀당 약 12×·22× 줄인 덕분에 VAE가 고해상도 처리의 병목이 되지 않는다.

핵심 포인트

• 4스텝 증류로 A100 1024² 기준 약 0.59초/이미지의 생성 지연을 내면서도 GenEval 0.90을 유지한다.
• 같은 체크포인트로 텍스트-이미지 생성과 지시 기반 편집(배경 교체·객체 추가/삭제·복원)을 모두 수행한다.
• Mage-VAE가 인코드/디코드 연산을 픽셀당 약 12×·22× 줄여 512~2048 네이티브 해상도에서도 VAE가 병목이 되지 않는다.

제한사항

벤치마크