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平滑能量引导：通过减少注意力的能量曲率指导扩散模型
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文章介绍了一种新的无分割引导方法，用于提高文本到图像扩散模型的性能。该方法通过动态调整生成图像中每个补丁的负提示，无需重新训练模型。客观和主观评估结果表明，无分割引导方法优于无分类器方法。
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关键要点
- 介绍了一种新的无分割引导方法，旨在提高文本到图像扩散模型的性能。
- 该方法无需重新训练模型，利用扩散模型本身作为隐含的分割网络。
- 动态调整生成图像中每个补丁的负提示，依据补丁与提示中概念的相关性。
- 通过客观评估（FID、CLIP、IS 和 PickScore）和主观评估（人工评估者）对无分割引导进行评估。
- 提出了一种在类似 MS COCO-30K 数据集中对提示进行子采样的方法，以保持评估的可管理性和代表性。
- 结果显示，无分割引导方法优于广泛使用的无分类器方法。
- 人工评估者选择无分割引导的比例为60%，而无分类器为19%。
- PickScore指标显示无分割引导方法优于无分类器方法。
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