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扩散采样调度
01 02
通过自适应低通引导改善图像到视频模型中的运动
Improving Motion in Image-to-Video Models via Adaptive Low-Pass Guidance
对做图像到视频生成的人，这是一个无需训练、只改采样过程的插件：在去噪早期对条件图像施加自适应低通滤波，抑制高频细节导致的静态捷径，可直接套用到任意 I2V 模型的采样循环中以提升运动幅度。
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。