정규화 흐름(Normalizing Flows, NFs)은 연속 입력에 대한 우도 기반 모델로, 밀도 추정과 생성 모델링 작업에서 유망한 결과를 보여왔다. 그러나 NFs는 최근에는 상대적으로 관심을 받지 못했다. 이 연구에서는 NFs가 이전에 생각했던 것보다 강력하다는 것을 입증하고 있다. TarFlow는 NF 모델의 성능을 높일 수 있는 간단하고 확장 가능한 아키텍처로, Masked Autoregressive Flows(MAFs)의 변형이다. TarFlow는 이미지 패치 위에 자기회귀 Transformer 블록의 스택으로 구성된다. 이 아키텍처는 높은 해상도의 이미지에서 뛰어난 성능을 보여주며, 효율적인 학습과 생성이 가능하다.

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