arXiv · ML· Xiang Li, Yixuan Jia, Xiao Li, Jeffrey A. Fessler, Rongrong Wang, Qing Qu·· 16 小时前AI 评分36
MCLR：通过类间似然比最大化改进扩散模型条件建模
MCLR: Improving Conditional Modeling via Inter-Class Likelihood-Ratio Maximization and Unifying Classifier-Free Guidance with Alignment Objectives
AI 导读
MCLR 提出一种微调目标以最大化类间似然比，显著提升了无 guidance 条件生成效果。 该方法证明 classifier-free guidance 是 MCLR 目标的隐式对比对齐过程，并厘清了其与 DPO、CFM 等目标的联系。
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