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Visual Generation Without Guidance
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内容提要
本研究提出了一种无指导训练算法（GFT），解决了现有视觉生成模型在采样时对条件和无条件模型的依赖问题。GFT在降低计算成本的同时，性能与经典指导模型相当，并可从零开始训练。实验结果表明，GFT在五种视觉模型中表现优异，验证了其有效性和多样性。
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关键要点
- 本研究提出了一种无指导训练算法（GFT），解决了现有视觉生成模型在采样时对条件和无条件模型的依赖问题。
- GFT在降低计算成本的同时，性能与经典指导模型相当，并可从零开始训练。
- 实验结果表明，GFT在五种视觉模型中表现优异，验证了其有效性和多样性。
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