技术突破 - 清华大学、阿里巴巴AMAP（高德地图）、中国科学院自动化研究所联合推出S²-Guidance方法 通过随机丢弃网络模块动态构建弱子网络实现生成过程自我修正 避免繁琐参数调整并实现即插即用效果 [1][3] - 该方法在文生图和文生视频任务中显著提升生成质量与连贯性 具体表现为动态感增强、细节更精致、伪影减少、艺术表达丰富及物体协调性改善 [4][6][19] 技术原理 - S²-Guidance通过随机模块丢弃策略在前向传播时临时跳过部分网络模块 动态构建轻量化内生子网络 利用模型冗余特性暴露完整模型在高不确定性区域的错误倾向 [10] - 采用负向引导修正机制 通过引导公式"最终引导方向=标准CFG引导方向-子网络预测的高不确定性方向"实现自我纠错 精准规避低质量生成区域 [11][12] 性能优势 - 在SD3模型T2I-CompBench基准测试中 S²-Guidance在颜色(59.63%)、形状(58.71%)、纹理(56.77%)维度得分均超越CFG-Zero(52.70%/52.84%/53.37%)和CFG(53.61%/51.20%/52.45%) [27] - 在VBench视频评测中 Wan1.3B模型总分80.93分超越CFG-Zero(80.71) Wan14B模型总分82.84分超越CFG(82.65) 且在语义一致性(74.65)和对象类别(89.08)指标表现突出 [28] 应用效果 - 视频生成解决CFG两大痛点：物理真实性方面消除卡车横向漂移等失真现象 复杂指令遵循方面完整还原"金线环绕人脸+发光粒子"等复杂描述细节 [24][25] - 计算效率几乎无损耗 实验证明单次随机丢弃(N=1)效果与多次平均相当 通过多步迭代自然平均随机抖动实现高质量输出 [36][37]