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论文标题:TFG: Unified Training-Free Guidance for Diffusion Models 论文链接:https://arxiv.org/abs/2409.15761 项目地址:https://github.com/YWolfeee/Training-Free-Guidance
缺乏系统性理论支持和设计指导; 即使在简单任务中表现也不稳定,容易失败; 难以高效选择适合的超参数。


:递归次数,决定了每个时间步的重复优化程度。
:梯度计算迭代次数,用于控制 Mean Guidance 的渐进式优化。
:用于 Implicit Dynamics 的高斯平滑参数。



在每次迭代中,分别对进行倍增(如从 0.25 增加到 0.5),生成多个新配置。 使用小规模的生成样本测试新配置,评估其表现(例如 FID 和准确率)。

数据分布超出训练模型的常见分布范围,导致生成的样本极易偏离目标特性。 即使对于成熟的文本 - 图像生成模型(如 DALL-E),该问题也难以解决。
TFG 不仅为无训练指导提供了统一理论基础和实用工具,也为扩散模型在不同领域的拓展应用提供了新的思路。其核心优势包括:
高效适应性:无需为每个任务额外训练模型,显著降低了条件生成的门槛; 广泛兼容性:框架适用于从图像到音频、从分子到多目标生成的多种任务; 性能优越性:通过理论与实验的结合,显著提升了生成的准确性和质量。
未来,TFG 有望在药物设计、精准医学、复杂音频生成、高级图像编辑等领域进一步发挥作用。研究团队还计划优化框架,进一步缩小与基于训练方法的性能差距。