Diffusion Controller 如何统一并简化 AI 图像生成
Google Research 提出 Diffusion Controller 框架，将去噪过程重构为连续控制问题以统一图像生成控制。其轻量级附加网络在匹配人类偏好上优于行业标准，完全解锁版本对基线模型达到 90% 胜率。该框架基于 Stable Diffusion v1.4 骨干，利用 HPS-v2 评估，支持对闭源模型进行无代码修改的控制。
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Google ResearchSI 评分2929 Google Research 揭示扩散模型创造力来源：score smoothing 机制
Google Research 在 ICLR 2026 论文中揭示，扩散模型的创造力源于神经网络训练中的 score smoothing——正则化使学到的 score function 变平滑，让去噪过程在训练数据点之间插值，从而生成新样本。