让AI作画自己纠错！随机丢模块就能提升生成质量，告别塑料感废片

来自清华大学、阿里巴巴AMAP和中国科学院自动化研究所的研究团队联合提出了一种新型自我修正机制——S²-Guidance（Stochastic Self-Guidance），用于提升扩散模型在图像和视频生成中的质量与连贯性。该方法通过随机丢弃部分网络模块，动态构建轻量内生子网络，并利用其预测进行负向引导修正，从而在不依赖外部弱模型和复杂调参的前提下，有效缓解了传统CFG方法在高引导强度下产生的失真、伪影等问题。实验结果显示，S²-Guidance在动态表现、细节渲染、艺术表达和物体协调性等方面均有显著提升，并在多个权威评测榜单上取得领先表现。此外，方法在计算效率上也表现优异，即使仅使用单个子网络也能实现高质量输出，展现出良好的实用性与通用性。
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