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Distribution-Guided CFG

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  1. TOOL · CL_158694 ·

    新的DG-CFG方法提高了扩散模型的性能和效率

    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。该技术分析了分类器自由引导（CFG）的概率流ODE，以推导出诱导分布的精确解析路径积分表示。DG-CFG通过引入指数路径积分校正来修改标准的CFG，从而允许一个考虑信号强度和误差放大的时间相关调度。在Stable Diffusion 1.5上的实验表明，DG-CFG提高了生成质量，并在通常会导致饱和和退化的强引导场景中提供了更好的多样性-保真度权衡。