arXiv ID:
2606.24025
arXiv 提交日期: 2026-06-23
基于信息论的无分类器引导及其自适应调度优化 / Information-Theoretic Classifier-Free Guidance with Adaptive Schedule Optimization
1️⃣ 一句话总结
本文提出了一种信息论方法,通过优化扩散模型中无分类器引导(CFG)的权重调度,在保持生成内容与条件一致性的同时,尽量减少多样性的损失,从而在图像和视频生成任务中实现更优的性能平衡。