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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
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（2.4…
arXiv cs.LG14 天前
#无分类器引导
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