待验证50% 置信事实精确时间
引导系数（CFG Scale）的计算公式为：最终预测 = 无条件预测 + CFG × (有条件预测 - 无条件预测)。
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/20
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相关事实
待验证CFG推理时分别进行有条件预测和无条件预测，通过公式output = uncond + guidance_scale × (cond - uncond)进行插值放大，代价是每步需要两次前向传播76% 相似待验证无分类器引导（CFG）最初来自扩散生成模型，做法是在采样时同时计算有条件与无条件预测，再用一个权重 w 放大两者之差，公式为 ε = ε_uncond + w·(ε_cond − ε_uncond)。73% 相似待验证CFG 是扩散模型中的核心超参数，原理来自2022年的研究成果，通过加权混合有条件与无条件去噪路径的预测结果来增强对文本描述的响应73% 相似待验证Classifier-Free Guidance（CFG）是扩散模型与流匹配模型中最主流的引导技术之一，训练时以一定概率丢弃条件，采样时通过公式将条件与无条件预测相减并放大引导强度。67% 相似待验证共形预测是一种输出预测集合或预测区间并附带严格统计覆盖保证的不确定性量化框架66% 相似
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