arXiv · Computer Vision· Yating Gao, Zhenlong Zhu, Wen Zihao, Lenan Zhang, Jiexiong Wang, Yang Yang, Guanjun Jiang, Yixiong Zou, Takuya Maekawa·· 2 小时前AI 评分32
面向少步数文生图模型指令遵循的轻量速度校正框架
A Lightweight Velocity Correction Framework for Improving Instruction Following in Few-Step Text-to-Image Generation
AI 导读
研究者提出一个面向冻结 6B 参数少步数文生图生成器的轻量校正框架，用不到 20M 参数的校正器在选定采样步学习速度残差调整，保持原采样计划与前向次数不变。该框架采用 On-Trajectory Flow-Bridge Supervision 生成残差目标，仅训练共享校正器，无需奖励优化或再蒸馏。
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