扩散模型的校正训练（Correction Training for Diffusion Models）

研究者为扩散模型引入校正步骤，用基础模型自身预测作为训练输入、以同一真值目标训练校正器，缩小训练与推理之间的差距。在 DiT、SiT 和 JiT 上，该方法显著改善无引导及无条件生成的 FID，性能可与 CFG 竞争，与 CFG 结合还能提升多样性并减少过饱和。将精炼预测蒸馏回基础模型可摊销校正的额外推理开销。