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Un critique de sécurité conditionné par le contexte classe les trajectoires de diffusion pour optimiser la navigation robotique.
Une erreur faible en score matching ne suffit pas à assurer la stabilité des échantillonneurs discrets — une démonstration formelle qui challenge les fondements de l'entraînement des modèles de diffusion.
Une analyse numérique révèle pourquoi le CFG à fort guidage déstabilise DDIM et propose une correction à coût zéro.