English(EN) DICE: Distilling Classifier-Free Guidance into Text Embeddings

DICE技术通过优化嵌入来增强文本到图像生成

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-02 04:00

研究人员开发了一种名为DICE（Distilling Classifier-Free Guidance into Text Embeddings）的新技术，以改进文本到图像生成。DICE优化文本嵌入，使其能够模仿无分类器引导（CFG）的效果，而无需相关的计算成本。该方法旨在提高生成图像与文本提示的对齐度，同时显著加快采样过程。在Stable Diffusion v1.5、SDXL和PixArt等模型上的实验证明了DICE在保留语义信息和改进细粒度细节方面的有效性。 AI

影响该方法有望实现更快、更准确的文本提示图像生成，造福AI艺术家和开发人员。

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arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Zhenyu Zhou, Defang Chen, Can Wang, Chun Chen, Siwei Lyu · 2026-09-02 04:00

DICE：将无分类器引导蒸馏到文本嵌入中

arXiv:2502.03726v3 Announce Type: replace Abstract: Text-to-image diffusion models are capable of generating high-quality images, but suboptimal pre-trained text representations often result in these images failing to align closely with the given text prompts. Classifier-free gui…

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