トレーニングと推論間の分布不一致を再トレーニングせずに効果的に埋める方法は何ですか？
トレーニングと推論間の分布不一致を解消するために再トレーニングせずに有効な手法は、推論時ノイズ先行を導入することです。この手法では、意味画像合成タスク向けに調整した特定のノイズ先行を開発し、それらを微調整したControlNetモデル内部で利用します。これにより、訓練中から得られた情報やドメイン知識を活用しながら問題を解決し、高品質かつ現実的な画像生成が可能となります。