Вы не поверите, но я уже и разработчиков Kandinsky 2.2 спрашивал, что такое CFG Scale в фундаментальном смысле, и нейронщиков всех мастей, однако так не получил внятного ответа. От обывательских блогов меня вообще теперь тошнит, ибо там одно и то же: параметр CFG Scale увеличивает силу следования подсказке... И все как бы, окей — сами разберемся.
Так вот, я начал с базы и открыл научные статьи родоначальников метода classifier free guidance scale. Прикреплю ссылки на них сразу же, чтобы вы тоже могли ознакомиться. Вот статья, посвященная именно CFG Scale для диффузных моделей, а вот статейка о применении данного метода в современных языковых моделях.
Для чего это нужно?
Меня поразил тот факт, что метод CFG Scale и позволил диффузным моделям родиться. До них были GAN-модели, которые совмещали в себе генератор и дискриминатор. Дискриминатор, по-другому, это классификатор. Т.е. моделька сначала генерит изображение, а потом вторая полноценная модель оценивает его на вшивость и корректирует вместе с первой.
Из этого вытекают минусы: например, нужно вместе с одной моделью обучать и вторую (работы в два раза больше). Также нужно, чтобы железо тянуло сразу две модели, ибо они задействуются в паре.
Метод же SFG Scale позволил задействовать только одну модель — диффузнную, т.е. обучать вторую больше не нужно. Чтобы вы понимали, механика описывается парой строк кода. Думаю, вы смекаете, что это намного проще дополнительной полноценной модели, которую еще хранить где-то нужно.
