扩散模型自引导新范式 SSG：直接交换Token就能变强！ | CVPR 2026 Oral

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本文提出了一种适用于扩散模型的全新引导范式——自交换引导（Self-Swap Guidance, SSG）。针对传统引导方法（如 CFG 或其他无条件引导机制）高度依赖文本条件、需专门训练或直接加噪导致图像失真的局限性，SSG 提出了一种“无需文本、不加噪声、不改模型”的轻量化策略。其核心思想是在模型推理阶段，直接对内部特征（Token）在空间和通道维度上进行“最不相似”特征对的交换，以此为模型引入结构性扰动生成一条“变差”的预测路径，再利用差值反向指导模型朝更高质量的方向生成。实验表明，SSG 在有条件和无条件生图任务中均更具鲁棒性，多项图像质量和文本一致性指标超越了现有的无条件引导方法。该工作由vivo BlueImage Lab，上海交通大学共同完成。