CFG-Zero*提升生成模型引导性能
南洋理工大学与普渡大学联合提出 CFG-Zero*，一种针对 Flow Matching 模型的新型生成引导方法。该方法通过优化缩放因子和零初始化，解决了传统 CFG 在训练不足时导致样本偏离的问题，显著提升了生成图像和视频的质量。实验表明，CFG-Zero* 在多个主流模型中表现出色，特别是在美学评分和运动平滑性方面。目前，该方法已集成至 ComfyUI 和 Diffusers，并广泛应用于文本生成图像和视频任务。来源：https://mp.weixin.qq.com/s/DBeofL85Un6aG9iFf3MYrQ
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