Mine-Sample-Render：生成模型测试时多样性对齐方法
原文标题：Mine, Sample, Render: Test-Time Diversity Alignment Of Generative Models
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论文提出 MINE-SAMPLE-RENDER（MSR），将多样性外化为基于语料的显式采样流程：从真实样本中挖掘可解释类别模式并采样属性配置，再让生成模型仅作为条件渲染器。在天气报告生成、用户模拟、网页设计、文生图与智能体生成 3D 资产等任务上，MSR 提升了与语料分布的对齐度和输出多样性。
- 问题
- 生成模型单个输出质量高，却难以按指令产出多样样本。
- 方法
- 把多样性外化为语料驱动的显式采样：挖掘可解释类别模式、采样属性配置，模型只做条件渲染。
- 结果
- 在天气报告、用户模拟、网页设计、文生图、3D 资产生成上提升语料分布对齐度与多样性。
- 影响
- 把多样性从模型内部能力变成可控的测试时流程，产品可直接调节输出分布。
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