无训练方法通过拉回方向提升扩散模型采样多样性
原文标题：Controllable Diverse Sampling through Pullback Directions
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论文提出一种免训练方法，利用条件嵌入空间到图像空间的映射所诱导的局部拉回几何，识别输出最敏感的方向，引导不同采样轨迹生成差异化图像。在 MS-COCO 与 BrushNet 上验证了该方法在文生图与图像修复中提升多样性的效果，同时保持与提示词的一致性。
- 问题
- 扩散模型不同随机种子生成的图像过于相似，限制创意多样性。
- 方法
- 免训练，利用条件嵌入到图像空间的局部拉回几何找最敏感方向，引导不同采样轨迹分化。
- 结果
- 在 MS-COCO 与 BrushNet 上提升文生图与图像修复多样性，同时保持提示词一致性。
- 影响
- 无需重训或额外优化即可提升生成多样性，可直接接入现有扩散管线做创意探索。
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