多様体射影によるフローマッチングの分類器なしガイダンスの改善

要約

拡散モデル等で広く使われるClassifier-Free Guidance (CFG) は、ヒューリスティックな線形外挿に依存しており、ガイダンススケールに敏感であるという課題がある。本研究ではCFGを最適化の観点から再解釈し、多様体制約付きのホモトピー最適化として定式化した。これにより、追加学習なしで生成品質やプロンプト整合性を向上させる手法を提案する。

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