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Stable Diffusion 3.5 Large
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DiT-Reward 重新利用图像生成器进行 AI 模型评估
研究人员推出了一种新颖的方法 DiT-Reward，该方法重新利用了预训练的文本到图像扩散 Transformer (DiT) 进行奖励建模。通过处理近乎干净的图像潜在表示并跨 Transformer 层聚合文本条件表示，DiT-Reward 在偏好基准测试上的表现优于 HPSv3 等现有方法。该方法还比 HPSv3 提供了 1.65 倍的推理速度提升，并在用于优化 Stable Diffusion 3.5 Large 等模型时显示出…
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新框架增强了文本到图像扩散模型的安全引导
研究人员推出了一种名为 SafeDIG 的新颖框架，旨在增强文本到图像扩散 Transformer 的安全引导。该方法通过将安全适应制定为位置感知稀疏特征传输，来解决分层生成过程中控制有害内容的挑战。SafeDIG 优先考虑稳定的干预位点，并将可转移的安全特征与特定领域的激活分离开来，从而在不同风险领域实现更可靠的引导。在 FLUX.1 Dev 和 Stable Diffusion 3.5 Large 上的实验表明，SafeDIG 在…