Diffusion Controller 如何统一并简化 AI 图像生成
Google Research 提出 Diffusion Controller，将扩散模型去噪过程重构为连续控制问题，用于更稳定地引导图像生成。其轻量附加网络在匹配人类偏好上超过行业标准，完全解锁的微调版本相对基线模型达到 90% 胜率。实验使用 Stable Diffusion v1.4 骨干，覆盖 SFT、RWL 和 PPO，并以 HPS-v2 衡量效果。
#图像生成
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Apple MLAI 评分3838 Dynamically Scaled Activation Steering：动态缩放的激活引导框架
Dynamically Scaled Activation Steering（DSAS）通过按层和输入自适应调节引导强度，在检测到不良行为时才强干预。DSAS 可结合现有引导方法，改善毒性缓解与效用保留的 Pareto front，并已应用到文本到图像扩散模型；代码将发布在 Github。