生成模型与扩散 / CVPR2026
通过REINFORCE与James-Stein收缩设计实例级采样时间表
Designing Instance-Level Sampling Schedules via REINFORCE with James-Stein Shrinkage
提出一种模型无关的后训练方法，通过单次Dirichlet策略学习实例级采样时间表，并利用James-Stein估计器构建奖励基线以降低梯度方差，可即插即用地提升冻结文本到图像扩散模型的文本对齐和少步生成质量。
扩散采样调度策略梯度奖励基线