Towards a Golden Classifier-Free Guidance Path via Foresight Fixed Point Iterations

📄 arXiv: 2510.21512v1 📥 PDF

作者: Kaibo Wang, Jianda Mao, Tong Wu, Yang Xiang

分类: cs.CV

发布日期: 2025-10-24

备注: Accepted at NeurIPS 2025 (Spotlight)

💡 一句话要点

提出基于前瞻定点迭代的黄金无分类器引导路径，提升文图生成质量与效率

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)

关键词: 文图生成 扩散模型 无分类器引导 定点迭代 前瞻引导

📋 核心要点

  1. 现有CFG方法理论解释不统一，限制了设计空间，难以做出关键设计选择。
  2. 论文将条件引导视为定点迭代，寻找条件和无条件生成一致的黄金路径，提出前瞻引导（FSG）。
  3. 实验表明，FSG在图像质量和计算效率上优于现有方法，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

无分类器引导（CFG）是文图扩散模型的重要组成部分，理解和改进其运行机制仍然是研究的重点。现有方法源于不同的理论解释，限制了设计空间并模糊了关键设计选择。为了解决这个问题，我们提出了一个统一的视角，将条件引导重新定义为定点迭代，旨在找到一条黄金路径，使潜在变量在条件和无条件生成下产生一致的输出。我们证明CFG及其变体构成了单步短间隔迭代的特例，理论上证明这种迭代效率低下。为此，我们引入了前瞻引导（FSG），它优先考虑在早期扩散阶段使用增加的迭代次数来解决更长间隔的子问题。在不同的数据集和模型架构上的大量实验验证了FSG在图像质量和计算效率方面优于最先进的方法。我们的工作为条件引导提供了新的视角，并释放了自适应设计的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有无分类器引导（CFG）方法在文图扩散模型中效率低下的问题。现有的CFG方法通常基于不同的理论解释，导致设计空间受限，并且难以选择最佳的设计方案。这些方法通常采用单步短间隔迭代，这在理论上被证明是低效的。

核心思路：论文的核心思路是将条件引导过程重新定义为寻找一个定点，即一个“黄金路径”，在这个路径上，潜在变量在条件和无条件生成下都能产生一致的输出。通过将CFG视为定点迭代的特例，论文提出了一种新的引导策略，即前瞻引导（FSG），它通过在早期扩散阶段解决更长间隔的子问题来提高效率。

技术框架：FSG的核心在于优化扩散过程中的噪声预测。它没有像传统CFG那样只进行单步迭代，而是通过多步迭代来预测更远时间步的噪声。整体流程包括：1) 使用扩散模型进行前向扩散；2) 在早期扩散阶段，使用增加的迭代次数来预测更长间隔的噪声；3) 基于预测的噪声更新潜在变量；4) 重复步骤2和3，直到完成整个扩散过程。该框架允许模型在早期阶段就对最终结果进行更准确的预测，从而提高生成质量和效率。

关键创新：论文的关键创新在于将条件引导过程重新解释为定点迭代，并提出了前瞻引导（FSG）策略。与传统的单步短间隔迭代的CFG方法不同，FSG通过在早期扩散阶段解决更长间隔的子问题来提高效率。这种前瞻性的方法允许模型在早期阶段就对最终结果进行更准确的预测，从而提高了生成质量和效率。此外，该论文提供了一个统一的视角来理解不同的CFG变体。

关键设计：FSG的关键设计在于迭代次数的选择和时间步间隔的确定。论文可能采用了自适应的迭代次数选择策略，根据扩散过程的不同阶段动态调整迭代次数。此外，论文可能还设计了一种损失函数，用于衡量条件和无条件生成结果之间的一致性，从而引导模型找到“黄金路径”。具体的网络结构可能与现有的扩散模型类似，但FSG主要改进了引导策略，而不是网络结构本身。具体的参数设置细节未知。

📊 实验亮点

实验结果表明，前瞻引导（FSG）在图像质量和计算效率方面均优于现有方法。具体性能数据未知，但摘要强调FSG在不同数据集和模型架构上都表现出优越性，表明其具有良好的泛化能力。FSG通过优化引导策略，在保证图像质量的同时，显著降低了计算成本。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于文图生成、图像编辑、图像修复等领域。通过提高生成图像的质量和效率，可以为创意设计、内容创作、虚拟现实等应用提供更好的支持。未来，该方法有望应用于视频生成、3D内容生成等更复杂的任务。

📄 摘要（原文）

Classifier-Free Guidance (CFG) is an essential component of text-to-image diffusion models, and understanding and advancing its operational mechanisms remains a central focus of research. Existing approaches stem from divergent theoretical interpretations, thereby limiting the design space and obscuring key design choices. To address this, we propose a unified perspective that reframes conditional guidance as fixed point iterations, seeking to identify a golden path where latents produce consistent outputs under both conditional and unconditional generation. We demonstrate that CFG and its variants constitute a special case of single-step short-interval iteration, which is theoretically proven to exhibit inefficiency. To this end, we introduce Foresight Guidance (FSG), which prioritizes solving longer-interval subproblems in early diffusion stages with increased iterations. Extensive experiments across diverse datasets and model architectures validate the superiority of FSG over state-of-the-art methods in both image quality and computational efficiency. Our work offers novel perspectives for conditional guidance and unlocks the potential of adaptive design.