יום שני, 5 באוקטובר 2026 LIVE
AI־INFO

כתבה arXiv cs.AI ·

תיקון נתיבי הדיפוזיה המונחיתים עם התאמה ספקטרלית

Correcting Guided Diffusion Trajectories with Spectral Alignment
במאמר זה, המחברים מציגים שיטה לתיקון נתיבי דיפוזיה מונחיתים עם התאמה ספקטרלית. השיטה, הנקראת Spectral Correction Guidance, מספקת קריטריון עקבי להבנת התנהגות המנחה ושיפור דחיסת דיפוזיה. המחברים מציגים תוצאות ניסויים המדגימות תועלות במטריקות עדיפות-מועדפים ובאיכות הייצור על פני שיטות מנחה בסיסיות.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2610.02753v1 Announce Type: cross Abstract: The practical success of conditional image generation hinges on fine-grained differences in condition alignment and visual fidelity. Classifier-free guidance (CFG) is central to this success, but its lack of an explicit criterion makes it difficult to assess whether the guided trajectory is progressing as intended. To address this gap, we show that spectral alignment provides a principled criterion for understanding guidance behavior and improving guided diffusion sampling through adaptive correction. Our analysis identifies the spectra of intermediate states as an indicator of consistency with the expected spectral evolution of the forward process. Based on this observation, we introduce Spectral Correction Guidance, a method that corrects
קרא במקור המקורי