RectifiedHR: High-Resolution Diffusion via Energy Profiling and Adaptive Guidance Scheduling

📄 arXiv: 2507.09441v2 📥 PDF

作者: Ankit Sanjyal

分类: cs.GR, cs.CV

发布日期: 2025-07-13 (更新: 2025-12-11)

备注: 8 Pages, 10 Figures, Pre-Print Version, This version is under review for citation accuracy

💡 一句话要点

RectifiedHR提出能量分析与自适应引导调度，提升高分辨率扩散模型图像质量。

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)

关键词: 扩散模型 高分辨率图像生成 能量分析 自适应引导 无分类器引导 图像质量提升 DPM++ 伪影抑制

📋 核心要点

  1. 高分辨率扩散模型易受能量不稳定和引导伪影影响，导致图像质量下降，这是当前方法面临的主要挑战。
  2. 论文提出能量感知的自适应CFG调度策略，通过动态调整引导强度来稳定能量轨迹，从而提升图像质量。
  3. 实验表明，采用线性递减CFG调度的DPM++ 2M模型，在稳定性和一致性指标上均优于固定引导方法，并减少了伪影。

📝 摘要（中文）

扩散模型在高分辨率图像合成中常面临能量不稳定和引导伪影问题，导致视觉质量下降。本文分析了采样过程中的潜在能量场，并提出了自适应的无分类器引导（CFG）调度策略，以维持稳定的能量轨迹。该方法引入了能量感知的调度策略，随时间调整引导强度，相比固定引导方法，实现了更高的稳定性分数（0.9998）和一致性指标（0.9873）。实验表明，采用线性递减CFG调度的DPM++ 2M模型表现最佳，生成更清晰、更真实的图像，同时减少伪影。本文提出的能量分析框架为理解和改进扩散模型行为提供了一个强大的诊断工具。

🔬 方法详解

问题定义：高分辨率图像生成任务中，扩散模型容易出现能量不稳定和引导伪影，导致生成图像质量下降，例如出现过饱和、细节缺失等问题。现有的固定引导强度方法无法有效解决这些问题，需要在生成过程中动态调整引导策略。

核心思路：论文的核心思路是分析扩散模型采样过程中的潜在能量场，通过能量分析来指导无分类器引导（CFG）的调度。通过监测能量变化，自适应地调整引导强度，从而稳定能量轨迹，避免能量不稳定和引导伪影的产生。这样设计的目的是为了在保证生成图像质量的同时，避免引入额外的噪声和失真。

技术框架：整体框架包括能量分析模块和自适应引导调度模块。首先，能量分析模块对扩散模型的采样过程进行能量剖析，提取能量特征。然后，自适应引导调度模块根据能量特征，动态调整CFG的引导强度。具体来说，论文采用DPM++ 2M作为基础扩散模型，并在此基础上实现了能量分析和自适应引导调度。

关键创新：最重要的技术创新点在于能量感知的自适应CFG调度策略。与传统的固定引导强度方法不同，该策略能够根据能量变化动态调整引导强度，从而更好地平衡生成图像的质量和稳定性。这种自适应的调度方式能够有效地抑制能量不稳定和引导伪影的产生。

关键设计：论文采用线性递减的CFG调度策略，即随着采样步数的增加，逐渐降低引导强度。这种策略能够有效地抑制高频噪声的产生，并提高生成图像的清晰度。此外，论文还引入了稳定性分数和一致性指标来评估生成图像的质量。具体参数设置方面，论文通过实验确定了最佳的线性递减CFG调度参数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，采用线性递减CFG调度的DPM++ 2M模型，相比固定引导方法，实现了更高的稳定性分数（0.9998）和一致性指标（0.9873）。这表明该方法能够有效地稳定能量轨迹，并生成更清晰、更真实的图像，同时减少伪影。这些结果验证了该方法的有效性和优越性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种高分辨率图像生成场景，例如艺术创作、游戏开发、虚拟现实等。通过提升图像质量和减少伪影，可以为用户提供更逼真、更沉浸式的视觉体验。此外，该研究提出的能量分析框架还可以作为诊断工具，用于改进其他扩散模型。

📄 摘要（原文）

High-resolution image synthesis with diffusion models often suffers from energy instabilities and guidance artifacts that degrade visual quality. We analyze the latent energy landscape during sampling and propose adaptive classifier-free guidance (CFG) schedules that maintain stable energy trajectories. Our approach introduces energy-aware scheduling strategies that modulate guidance strength over time, achieving superior stability scores (0.9998) and consistency metrics (0.9873) compared to fixed-guidance approaches. We demonstrate that DPM++ 2M with linear-decreasing CFG scheduling yields optimal performance, providing sharper, more faithful images while reducing artifacts. Our energy profiling framework serves as a powerful diagnostic tool for understanding and improving diffusion model behavior.