提出图像生成轨迹级修正方法RGDR

2026年10月20日，arXiv发布论文《Reflection-Guided Dynamics Rectification for Text-to-Image Generation》。该论文由Shuo Xu等人提出RGDR方法，旨在解决图像生成中的执行差距问题。RGDR将反思转化为轨迹级采样动态的纠正干预，通过影响每个采样步骤实现即时干预。 RGDR方法能够生成灵活候选者并与参考值进行仲裁，其核心机制适配于即时干预流程。在匹配额外生成预算的条件下，RGDR跨模型平均最终清单分数增益显著高于其他方法。 具体数据显示，RGDR的增益是TIR提示精炼方法的1.51倍，也是Dynamic CFG方法的1.81倍。这一结果验证了轨迹级修正策略在提升图像生成质量方面的有效性，为相关领域提供了新的技术路径。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。