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HPSv2
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AMD新技术提升生成模型稳定性和保真度
研究人员开发了一种名为自适应匹配蒸馏（Adaptive Matching Distillation, AMD）的新框架，以提高少样本生成模型的稳定性和性能。AMD通过使用奖励代理来检测和逃离现有蒸馏方法难以处理的“禁区”问题。在SDXL和Wan2.1等图像和视频生成任务上的实验表明，AMD提高了样本保真度和训练鲁棒性，尤其是在SDXL上显著提升了HPSv2分数。
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Oracle Noise 框架通过更快的语义对齐来增强文本到图像模型
研究人员推出了一种名为 Oracle Noise 的新颖框架，旨在通过优化初始噪声输入来改进文本到图像扩散模型。该方法将噪声初始化重构为受语义驱动的、约束在超球体内的优化过程，从而防止范数膨胀并保留高斯先验。Oracle Noise 可有效识别提示中的关键结构词，以引导优化能量，从而在不依赖外部代理模型的情况下实现更快的收敛和更高的图像质量。实验表明，在 2 秒的优化窗口内，人类偏好、语义对齐和样本多样性均得到显著改善。