通过自动检测不可行计划，改进扩散规划器以实现可靠行为综合
原文约300字/词，阅读约需1分钟。发表于：。通过提供细化引导来优化扩散模型生成的不可靠计划，针对长期规划任务中安全关键应用的需求，我们提出了一种新的元轨迹精炼方法，其中包括使用恢复间隙度量对计划质量进行评估，并利用属性图正则化器防止子优恶补间隙预测器生成的对抗性精炼引导。
该文介绍了一种基于Steered Diffusion框架的逼真零样本条件图像生成方法，通过使用预先训练的逆模型设计的损失，利用扩散模型的生成控制能力，在推理时引导扩散模型的图像生成过程。实验表明，该框架在修补、着色、文本引导的语义编辑和图像超分辨率等任务上有明显的定性和定量改进，同时增加了可忽略的额外计算成本。
