斯坦福大学、北京大学和清华大学的研究团队联合推出一项突破性研究成果：无训练指导（training-free guidance，tfg） 框架，为扩散模型的条件生成难题提供了全新的解决方案。该框架已被neurips 2024接收为spotlight论文。
挑战：扩散模型条件生成的瓶颈
扩散模型) H 4 o & ]在图像、视频、音频和分子设计等领域表现# \ ! = 9 :出色，但生成满足特定条件（标签、属性或能量分布）的样本，通常需要针对每个目标单独训练模型，效率低下且限制了应用潜力。现有无训练指导方法虽然避免了额外训练，却缺乏理论支撑，性能不稳定且难以调参。
TFG框架的创新之处
TFG框架通过以下关键创新解决了上述问题：
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统一设计空间：将9 t ! [ ] 4现有无训练指导方法统一在一个框架下，简化比较并提升性能。通过多维超参数设计，TFG提供了灵活的任务适配能力。
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高效超参数搜索策略：k C 6 ( %自动化策略，无需繁琐的调参过程，快速找到最优超参数组合，适用于各种下游任务。
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全面基准测试：在7种扩散模型和16项任务（涵盖图L X S像、分子、音频等）上进行了广泛实验，平均性能l 7 u a w (提升8.5%，超越现有最佳方法。
论文标题：TFG: Unified Training-Free Guidance for Diffusion Models
论文链接：https://www.php.cn/link/e98549ax z j f u % ^ | G4cb29} ) 9 2 G i f369fb6dbb48ab0b6e018
项目地址：https{ * 0 O i://www.php.cn/link/5d252ff9d89ac9d3420b565f70fccd08
TFG的核心机制：
TFG利用Tweedie公式，通过预训练扩散模型预测样本分布均值，并利用判别器打分，通过反向传播指导去噪过程。 其核心机制包括：均T E – s r 6 s值指导(Mean Guidance0 u W)、方差指导(Variance Guidance)、隐式动态(Implicit DynamicsJ k a B)_ l Q ? L和递归机制(Recurrence)。这些机制协同工作，提高了条件生成任务的性能。
TFG的设计空间与超参数优化：
Th # R B o \ $ `FG定义了一个包含时间相关向量（和）及时间无关标量（递归次数、梯度计算迭代次数、高斯平滑参数）的超参数空间。研究团队提出了递增、递减和恒定三种结构来组织这些参数，并通过分步搜索策略高效地找到最3 5 ` M ; E优超参数k ~ R j i ^组合。
实验结果与应5 u :用前景：
TFG在精细类^ w _ ` o别生成、分子生成、多目标条件生成和音频生成等任务中均取得了显著成果，展现了其广泛的适用性和优越的性能。 TFG有望在药物设计、精准医学、复杂音频生成和高级图像编辑等领域发挥重要作用。
该研究重o z p + Z ` O )新定义了扩散模型的可能性，为高效、灵活、高性能的条件生成提供了坚实的基础。
以上就是NeurIPS Spotlight｜从分类到生成：无K H –训练的可控扩散生成的详细内容{ % q e！
原创文章，作者:【好易之】如转载请注明出处：https://www.zhengjiaxi.com/zxwd/itzx/120399.html
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