UC Berkeley 提出纠错训练：扩散模型无需 CFG 也出高质量图
kastnerkyle · x · 2026-10-14
UC Berkeley 与 Reve 团队（作者含 Alexei A. Efros、Taesung Park、Yash Belhe，一作 Donghoon Ahn）发布《Correction Training for Diffusion Models》。
核心内容：
- 问题：无 guidance 时扩散模型出图质量差，连 FLUX.2 Klein 9B 这类大模型也不例外，长期依赖 classifier-free guidance（CFG）；
- 成因：训练时去噪器学的是真实噪声图，采样时却接收自己不完美预测产生的中间状态，训练-推理鸿沟让早期结构错误逐步累积，后期去噪只加细节不修错；
- 方法：训练一个 corrector，对扩散模型的预测进行精修使其逼近同一干净目标，推理时在每个去噪步多次施加校正；
- 结果：显著提升样本质量，效果优于或不输 CFG，覆盖 ImageNet 与文生图的有/无条件生成。
项目页提供与基线的对比样本查看器，代码已开源，arXiv 论文即将发布。
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