arXiv cs.CV· Yating Gao, Zhenlong Zhu, Wen Zihao, Lenan Zhang, Jiexiong Wang, Yang Yang, Guanjun Jiang, Yixiong Zou, Takuya Maekawa·· 2 小时前AI 评分22
轻量速度修正框架提升少步文本到图像生成的指令遵循能力
A Lightweight Velocity Correction Framework for Improving Instruction Following in Few-Step Text-to-Image Generation
AI 导读
研究者提出一种轻量修正框架，为冻结的 6B 参数少步文本到图像生成器提升指令遵循能力，修正器参数量不足 20M，仅训练修正器即可，无需奖励优化或重新蒸馏。在复杂场景分布上，该框架在成对指令遵循评测中对冻结的 Z-Image-Turbo 取得 +17.60 个百分点的 NetWin，每张图仅增加 26.9 ms（0.84%）端到端延迟，且不增加主干评估次数。
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