論文の概要: Delta Score Matters! Spatial Adaptive Multi Guidance in Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.26503v1
• Date: Wed, 29 Apr 2026 10:08:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-30 15:59:36.349809
• Title: Delta Score Matters! Spatial Adaptive Multi Guidance in Diffusion Models
• Title（参考訳）: デルタスコア問題!拡散モデルにおける空間適応型マルチガイダンス
• Abstract要約: 拡散モデルは、複雑な静的および時間的視覚の合成において顕著な成功を収めた。 標準アーキテクチャ-CFG(Free Guidance)は、グローバルな一様スカラーに依存している。 この増幅は、文書化された「デテールアーティファクトジレンマ」でモデルをトラップする 本研究では,Spatial Adaptive Multi Guidance (SAMG)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.570762845568995
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Diffusion models have achieved remarkable success in synthesizing complex static and temporal visuals, a breakthrough largely driven by Classifier-Free Guidance (CFG). However, despite its pivotal role in aligning generated content with textual prompts, standard CFG relies on a globally uniform scalar. This homogeneous amplification traps models in a well-documented "detail-artifact dilemma": low guidance scales fail to inject intricate semantics, while high scales inevitably cause structural degradation, color over-saturation, and temporal inconsistencies in videos. In this paper, we expose the physical root of this flaw through the lens of differential geometry. By analyzing Tweedie's Formula, we reveal that CFG intrinsically performs a tangential linear extrapolation. Because the natural data manifold is highly curved, this uniform linear step introduces a severe orthogonal deviation. To keep the generation trajectory safely bounded, we formulate a theoretical upper bound for spatial and adaptive guidance. Based on these geometric insights, we propose Spatial Adaptive Multi Guidance (SAMG), a training-free and virtually zero-cost sampling algorithm. SAMG dynamically computes point-wise conditional guidance energy, applying a conservative minimum scale to high-energy boundary regions to preserve delicate micro-textures, while deploying an aggressive maximum scale in low-energy regions to maximize semantic injection. Extensive experiments across diverse image (SD 1.5, SDXL, SD3.5 Medium) and video (CogVideoX, ModelScope) architectures demonstrate that SAMG effectively resolves the detail-artifact dilemma, achieving superior semantic alignment, structural integrity, and temporal smoothness without any computational overhead.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは複雑な静的および時間的視覚の合成において顕著な成功を収めた。 しかし、生成されたコンテンツをテキストのプロンプトと整合させる上で重要な役割を担っているにもかかわらず、標準CFGはグローバルに均一なスカラーに依存している。 低いガイダンススケールは複雑なセマンティクスを注入できないが、高スケールは必然的に構造劣化、色過飽和、時間的不整合を引き起こす。 本稿では,この欠陥の物理的根源を微分幾何学のレンズで明らかにする。 ツイーディの公式を解析することにより、CFGが本質的に有意線型外挿を行うことを明らかにした。 自然データ多様体は高度に湾曲しているため、この一様線型ステップは厳密な直交偏差をもたらす。 生成軌道を安全に拘束するために、空間的および適応的な誘導のための理論上界を定式化する。 これらの幾何学的知見に基づいて、トレーニング不要で事実上ゼロコストのサンプリングアルゴリズムであるSpatial Adaptive Multi Guidance (SAMG)を提案する。 SAMGは、高エネルギー境界領域に保守的な最小スケールを適用して、微妙なマイクロテクスチャを保存するとともに、セマンティックインジェクションを最大化するために低エネルギー領域にアグレッシブな最大スケールを配置する。 多様な画像 (SD 1.5, SDXL, SD3.5 Medium) とビデオ (CogVideoX, ModelScope) アーキテクチャの広範な実験により、SAMG はディテール・アーティファクトのジレンマを効果的に解決し、より優れたセマンティックアライメント、構造的整合性、時間的滑らかさを計算オーバーヘッドなく実現している。

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