RAC: 수정된 흐름 기반 자동 코더

RAC: Rectified Flow Auto Coder

본 논문에서는 수정된 흐름(Rectified Flow)에서 영감을 받아 기존 VAE를 대체하는 수정된 흐름 기반 자동 코더(RAC)를 제안합니다. 1. RAC는 디코더를 흐름 시간 단계에 적용하여 다단계 디코딩을 수행합니다. 디코딩 경로는 직선적이며 수정 가능하여 단계별로 개선할 수 있습니다. 2. 이 모델은 본질적으로 양방향 추론을 지원하며, 디코더가 시간 역전(time reversal)을 통해 인코더 역할을 수행하므로, 파라미터 수를 약 41% 줄일 수 있습니다. 3. 이 생성 디코딩 방법은 모델이 잠재 변수를 경로를 따라 수정할 수 있으므로 생성 품질을 향상시키며, 재구성(reconstruction)과 생성(generation) 간의 격차를 부분적으로 해소합니다. 실험 결과, RAC는 재구성 및 생성 측면에서 최첨단 VAE보다 우수한 성능을 보이며, 약 70% 더 낮은 계산 비용으로 작동합니다.

In this paper, we propose a Rectified Flow Auto Coder (RAC) inspired by Rectified Flow to replace the traditional VAE: 1. It achieves multi-step decoding by applying the decoder to flow timesteps. Its decoding path is straight and correctable, enabling step-by-step refinement. 2. The model inherently supports bidirectional inference, where the decoder serves as the encoder through time reversal (hence Coder rather than encoder or decoder), reducing parameter count by nearly 41%. 3. This generative decoding method improves generation quality since the model can correct latent variables along the path, partially addressing the reconstruction--generation gap. Experiments show that RAC surpasses SOTA VAEs in both reconstruction and generation with approximately 70% lower computational cost.