技術
研究 arXiv Computer Vision 2026-10-14 13:00
トークン別にガイダンス強度を変えるTrajCFG
原題 TrajCFG: Token-Wise Classifier-Free Guidance via Denoising Trajectory Feedback
CFGは通常、全ての潜在トークンに同じ強度を適用するが、サンプリング中の速度予測はトークンごとに異なる。TrajCFGは除ノイズ軌跡のフィードバックを使い、トークンごとに強度を適応させる手法を提案する。
論点
生成品質は手法改良と規模のどちらで伸びるか
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賛成側の視点
CFGの改良のような工夫で品質は上がる。力任せの規模拡大は限界が近い。反対側の視点
小手先の改良は規模の前に埋もれる。結局は計算資源を積んだ者が勝つ。
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