論文の概要: VSF: Simple, Efficient, and Effective Negative Guidance in Few-Step Image Generation Models By \underline{V}alue \underline{S}ign \underline{F}lip
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.10931v1
- Date: Mon, 11 Aug 2025 23:56:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-18 14:51:23.583302
- Title: VSF: Simple, Efficient, and Effective Negative Guidance in Few-Step Image Generation Models By \underline{V}alue \underline{S}ign \underline{F}lip
- Title（参考訳）: VSF: \underline{V}alue \underline{S}ign \underline{F}lipによるFew-Step画像生成モデルにおける単純・効率的・効果的な負の誘導
- Authors: Wenqi Guo, Shan Du,
- Abstract要約: Value Sign Flip (VSF) は、数ステップの拡散とフローマッチング画像生成モデルに負のプロンプトガイダンスを組み込む、シンプルで効率的な方法である。
本手法は計算オーバーヘッドを小さくし,MMDiTスタイルのアーキテクチャを効果的に統合する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.381844442919538
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We introduce Value Sign Flip (VSF), a simple and efficient method for incorporating negative prompt guidance in few-step diffusion and flow-matching image generation models. Unlike existing approaches such as classifier-free guidance (CFG), NASA, and NAG, VSF dynamically suppresses undesired content by flipping the sign of attention values from negative prompts. Our method requires only small computational overhead and integrates effectively with MMDiT-style architectures such as Stable Diffusion 3.5 Turbo, as well as cross-attention-based models like Wan. We validate VSF on challenging datasets with complex prompt pairs and demonstrate superior performance in both static image and video generation tasks. Experimental results show that VSF significantly improves negative prompt adherence compared to prior methods in few-step models, and even CFG in non-few-step models, while maintaining competitive image quality. Code and ComfyUI node are available in https://github.com/weathon/VSF/tree/main.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,数ステップの拡散とフローマッチング画像生成モデルに負のプロンプトガイダンスを組み込む,シンプルで効率的な方法であるValue Sign Flip(VSF)を紹介する。
分類器フリーガイダンス(CFG)やNASA、NAGといった既存のアプローチとは異なり、VSFは負のプロンプトから注目値の符号を反転させることで、望ましくないコンテンツを動的に抑制する。
提案手法は,少ない計算オーバーヘッドしか必要とせず,安定拡散3.5ターボのようなMMDiTスタイルのアーキテクチャや,Wanのようなクロスアテンションベースモデルと効果的に統合する。
複雑なプロンプトペアを持つ挑戦的データセット上でVSFを検証し、静的画像生成タスクとビデオ生成タスクの両方において優れた性能を示す。
実験結果から,VSFは競合画像の品質を維持しつつ,数ステップモデルや非ステップモデルでのCFGよりも負のプロンプトアテンダンスを有意に向上させることが示された。
CodeとComfyUIノードはhttps://github.com/weathon/VSF/tree/mainで入手できる。
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