조건부 확산 모델은 합성 일반화, 즉 조건부의 분포와 관련 없는 조합에 대해 설득력 있는 샘플을 생성할 수 있는 것으로 보이지만, 이 능력의 메커니즘이 여전히 불분명하다. 길이 일반화를 연구하여 모델이 때때로 기초 합성 구조를 학습하는 것을 발견한다. Johnson 등(2017)의 제어된 CLEVR 설정에서 길이 일반화가 어떤 경우에는 가능하지만 다른 경우에는 그렇지 않음을 발견하여, 모델이 때때로 기본 합성 구조를 학습한다는 것을 시사한다. 그런 다음 우리는…

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