重新思考策略内扩散蒸馏中的无分类器引导

Hugging Face Daily Papers 论文
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摘要

本文识别了无分类器引导蒸馏中的一种失败模式，称为负分支不对称性（Negative Branch Asymmetry），其中正负CFG分支中的错误相互抵消，并提出了正方向匹配（Positive-Direction Matching）来分别监督分支，以获得更鲁棒的蒸馏模型。

策略内蒸馏（OPD）通过沿当前学生生成的轨迹查询教师来适配扩散模型，但它在无分类器引导（CFG）下的行为——现代扩散系统的默认组件——仍然知之甚少。现有的OPD方法自然地将速度匹配扩展到CFG组合预测，直接匹配教师和学生的引导速度。我们表明，这个目标在分支级别上是不明确的：正分支和负分支的错误可以在引导预测中相互补偿。通过两个对比案例，我们发现，在共享负条件的情况下，朴素匹配仍然有效，其中两个分支的错误共同减少。然而，当模型的原生CFG模式在教师的负分支中保留了学生无法获得的特权信息时，这种共同减少就会崩溃，组合目标会引发对抗性的分支错误动态，减少正分支错误的同时增加负分支错误。我们将这种失败模式称为负分支不对称性（NBA）。为了解决NBA，我们引入了正方向匹配（PDM），这是一种分支感知的OPD目标，分别约束正预测和CFG条件方向。我们将PDM应用于密集到稀疏视频控制，其中朴素的引导匹配对推理引导尺度高度敏感，而分支感知的监督能够实现更鲁棒和有效的知识迁移。
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缓存时间: 2026/07/28 06:33

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来源：https://huggingface.co/papers/2607.24731

当在线策略扩散蒸馏遇上无分类器引导时会发生什么？

一种自然的做法是让教师模型和学生模型的引导预测相匹配。但这个看似合理的目标却隐藏着微妙的歧义性：来自正负CFG分支的误差可能相互抵消，使得引导输出看起来正确，即使各个分支本身并不正确。

我们发现，当教师和学生使用相同的负条件时，这种歧义通常无害。然而，当教师在其负分支中保留特权信息时，两个分支在训练过程中可能开始朝相反方向移动。我们将这种失败模式称为负分支不对称性（NBA）。

我们的解决方案——正方向匹配（PDM）——分别监督正预测和CFG条件方向。这消除了跨分支误差补偿，使蒸馏后的模型对推理引导尺度的变化具有更强的鲁棒性。

我们在图像域诊断以及从密集到稀疏的视频控制（包括姿态、深度和涂鸦条件）上研究了这一行为。

我们希望这项工作提供了一个有用的视角：在蒸馏基于CFG的模型时，仅仅匹配最终的引导预测可能不够——分支本身也很重要。

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