172-A1.2｜CFG理论基础；基于薄板样条的动画中割；高质量笔触表示用于艺术绘画辅助｜Tue

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AIGC   Research 主编｜ 庄才林（Cailin Zhuang） 技术支持｜胡耀淇（Yaoqi Hu） Topic: Image Generation｜CFG Classifier-Free Guidance is a Predictor-Corrector 2024-08-16｜Apple ｜⭐️ 🟡 http://arxiv.org/abs/2408.09000v1 概述 本文研究了无分类器引导（Classifier-Free Guidance, CFG）的理论基础，重点探讨了其在文本到图像扩散模型中的应用 。尽管CFG已成为条件采样的主要方法， 但其理论基础仍不够稳固 。作者反驳了对CFG的一些常见误解， 指出CFG与常见的扩散模型（如DDPM和DDIM）之间存在重要差异 。此外，文章表明 CFG实际上是一种预测-修正方法（Predictor-Corrector Guidance, PCG），在去噪和增强之间交替进行，且在特定的条件下，CFG能够等价于特定参数下的PCG 。这一研究为更深入理解CFG提供了一种新的理论框架，从而更好地将其嵌入到更广泛的采样方法设计空间中。 方法 研究首先剖析了CFG ………………………………