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RESEARCH · CL_158694 · Jul 22 · 03:53

新的DG-CFG方法增强了扩散模型的生成和效率

研究人员开发了一种名为分布引导CFG（DG-CFG）的新方法来提高扩散模型的性能。该技术通过概率流ODE分析分类器自由引导（CFG），推导出诱导分布的分析路径积分表示。DG-CFG通过指数路径积分校正来修改采样过程，从而更好地平衡时间步贡献并考虑信号强度。当应用于Stable Diffusion 1.5时，DG-CFG展示了改进的生成质量和更好的多样性-保真度权衡，以更少的采样步数实现了目标图像质量。