Contrastive CFG

深度分析

Contrastive CFG：以對比損失提升擴散模型負向指導的穩定性與效能

研究針對擴散模型的負向分類自由指導（negative CFG）提出對比式改進（CCFG），利用對比損失在正負概念間拉扯，引導去除不想要的特徵，同時保持樣本品質。實驗顯示在多種條件下均能有效抑制不良概念。此方法亦兼具計算效率，避免大型獎勵模型的訓練成本，為線上個人化生成提供實務可行性。