原型正则化 PR 优化扩散模型潜空间类别几何，ImageNet gFID 降至 2.28
原文标题：Learning to Be Guided: Shaping Latent Geometry for Classifier-Free Guidance
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论文研究无分类器引导（CFG）下潜空间中类别条件的排布方式，提出原型正则化（PR）作为噪声后验目标的轻量替代，对空间池化后的潜变量施加余弦原型分类器。在受控训练预算下把 LDM 在 ImageNet 上的引导 gFID 从 3.31 降到 2.28，优于 DINOv3 对齐的 VA-VAE（2.44）。
- 问题
- CFG 下潜空间类别几何影响引导生成质量，缺乏针对性设计。
- 方法
- 提出原型正则化，对空间池化潜变量施加余弦原型分类器，近似噪声后验目标。
- 结果
- ImageNet 引导 gFID 从 3.31 降至 2.28，优于 VA-VAE 的 2.44
- 影响
- 几乎零开销即可提升扩散模型引导生成质量，可迁移到文本与视频条件。
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