解锁任意步数文生图，港大&Adobe全新Self-E框架学会自我评估

香港大学与 Adobe Research 联合提出 Self-E，一种无需教师蒸馏、从零训练即可支持任意步数推理的文本到图像生成框架。其创新在于将训练目标由“轨迹匹配”转向“落点评估”，通过数据学习与自我评估双信号协同训练。在 GenEval 基准上，Self-E 实现全步数段 SOTA 表现，2步生成性能大幅提升至 0.7531（+0.12 对比先前最佳），且图像质量随步数增加持续优化，支持“one model, any compute”的灵活部署，为低延迟与高质量生成统一提供了新范式。
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