基于方差缩减SMC的特异性感知扩散引导
原文标题：Specificity-Aware Diffusion Steering via Variance-Reduced Sequential Monte Carlo
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论文将特异性感知引导形式化为目标设计问题，从基于重叠的目标推导出目标分布，仅在期望参考分布明显优于非期望分布的区域保留它，给出特异性的似然比解释。作者开发了带方差最小化局部提议的序贯蒙特卡洛采样器，并引入固定噪声优化程序。在合成任务、类别对比生成、文生图及p-MHC结合肽任务上，方法更有效抑制非期望区域、减少模式偏移并提升采样稳定性。
- 问题
- 扩散模型推理时引导难以在抑制负分布的同时不损伤与其重叠的正分布。
- 方法
- 把特异性引导建模为目标分布设计，用似然比只保留正分布占优区域，并以方差最小化局部提议的序贯蒙特卡洛采样。
- 结果
- 在合成任务、类别对比生成、文生图及p-MHC结合肽任务上，比负引导基线更有效抑制非期望区域、减少模式偏移并降低SMC权重坍缩。
- 影响
- 为需要「排除某类内容」的生成产品提供更稳的推理时控制手段，无需重训模型。
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