著者らは、拡散およびフローマッチングサンプラーにおいて大規模なガイダンススケールで発生する過飽和と不安定性の問題に対処するため、分類器フリーガイダンス（CFG）に対するターミナルフィッティング修復を提案する。漸近保存のレンズを通じてCFGを分析することで、標準的なガイダンスが最小sigmaにゼロが近づくと決定論的DDIMステップが発散することを示す。

  • 修復は、ガイダンス方向における標準的なCFG項 w(r-1) を r^(1+w)-r に置き換え、係数1つと追加のネットワーク関数評価をゼロにする必要がある。
  • この修正により、sigma_min発散による爆発が除去され、sigma_minがゼロに近づくにつれて正確なガイダンスフローに対して一次精度を実現する。
  • 学習済みCIFAR-10チェックポイントおよびStable Diffusion 1.5 DDIMにおいて、本手法は残差増幅と飽和を削減する高ガイダンス安定化子として機能する。
  • このアプローチは、テストされたグリッド上で標準CFGに対してpoint-FIDの勝利をもたらす一方で、hard-cellブロックにおける分類器プロキシターゲット精度を維持する。

著者らは、この修復が普遍的な画像品質の向上ではないが、追加の計算コストなしで高ガイダンスサンプリングを安定化するために特に機能すると述べている。