arXiv stat.ML· Shokichi Takakura, Akifumi Wachi, Rei Higuchi, Kohei Miyaguchi, Taiji Suzuki·· 2026-10-01AI 评分33
Steepest Guidance：Flow 与扩散模型推理时对齐的实用方法
Steepest Guidance: A Practical and Principled Approach to Inference-Time Alignment of Flow and Diffusion-based Models
AI 导读
新框架 Steepest Guidance 针对 Flow 与扩散模型的推理时对齐问题，解决了 Doob's h-transform 最优引导在实践中难以估计的困境。该方法将推理时对齐视为概率测度空间中的序列优化问题，基于最大化目标局部改进的原则构建。论文给出了理论分析，并通过大量实验验证了该方案在生成建模中的有效性。
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