AI作画实现自我纠错！随机丢模块创新方法提升生成质量，告别塑料感废片
（图片来自网络）
AI作画、生视频时，过去常因“塑料感”和废片发愁？清华大学、阿里巴巴AMAP（高德地图）、中国科学院自动化研究所的研究团队，推出全新方法S²-Guidance (Stochastic Self-Guidance)，让AI能“自我纠错”，显著提升生成质量。以下是该方法的核心亮点和成果解析：
一、AI生成难题：“塑料感”与废片困扰
- 当前AI作画/生视频常因“塑料感”废片问题发愁，CFG（无分类器引导）虽能提升质量，但存在效果失真、缺乏通用性问题。
- 此前类似方法需依赖外部“弱模型”，但难匹配复杂大模型，且调整繁琐、缺乏通用性。
二、S²-Guidance：随机丢模块的自我纠错机制
- 核心思路：通过随机丢弃网络模块（Stochastic Block-Dropping），动态构建内生子网络，实现AI自我纠错。
- 优势：无需外部模型、无需繁琐参数调整，通用且自动。
三、S²-Guidance的工作原理
- 第一步：动态构建内生子网络——在推理时随机丢弃网络模块，构建轻量化子网络，暴露模型潜在错误倾向。
- 第二步：负向引导修正——利用子网络预测，主动排斥其方向，精准规避生成“陷阱区域”。
四、实验效果：全方位质量提升
- 动态感更强：熊爬树、赛车镜头等时间动态更自然。
- 细节更精致：宇航员头盔透明质感、抽象画笔触等复杂细节更完美。
- 伪影更少：跑步者、打伞者等场景瑕疵有效消除。
- 物体一致性更好：“猫与火箭”“书与羊”等组合关系更和谐。
五、实验验证与性能表现
- “玩具实验”验证：在一维二维高斯混合分布中，有效平衡引导强度与分布保真度，缓解分布失真问题。
- 权威榜单领先：在HPSv2.1、T2I-CompBench、VBench等评测中，领先CFG等对比方法，在颜色、形状、纹理等维度表现优异。
- 效率提升：无需复杂参数调整，计算代价小，效果显著。
该方法为AI生成质量提升提供新思路，有望推动AI创作从“塑料感”向更自然、高质量方向进阶。
（声明：该内容经AI精编）
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