Apple Machine Learning Research
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无分类器引导是一种预测-校正方法
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原文英文，约200词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文探讨了无分类器引导（CFG）的有效性，指出其与DDPM和DDIM的不同交互。研究表明，CFG是一种预测-校正方法（PCG），在去噪和锐化之间交替。DDPM-CFG在SDE极限下等同于应用于条件分布的DDIM预测器和伽马分布的Langevin动态校正器。
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关键要点
- 本文探讨了无分类器引导（CFG）的有效性。
- CFG是文本到图像扩散模型的主要条件采样方法，但其理论基础不稳固。
- 研究表明，CFG与DDPM和DDIM的交互方式不同。
- CFG不生成伽马分布的样本。
- CFG被阐明为一种预测-校正方法（PCG），在去噪和锐化之间交替。
- 在SDE极限下，DDPM-CFG等同于应用于条件分布的DDIM预测器和伽马分布的Langevin动态校正器。
- 标准的PC校正器应用于条件分布并提高采样精度，而我们的校正器则锐化分布。
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