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本文介绍了合成自引导（Synthetic Self-Guidance, SSG）方法，该方法将一个轻量级预测头附加到冻结的预训练像素空间扩散模型上，在采样过程中利用中间预测与最终预测之间的差异作为自引导。研究表明，模型生成的样本足以训练这个预测头，在无需分类器自由引导（CFG）的情况下，多个变体的FID降低了50%以上，并且增强了使用CFG的强基线。