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CFG-Zero-star中的零初始化优化有什么作用？

2025-08-28

1.5 K

CFG-Zero-star中的零初始化优化是该项目的核心技术亮点之一，主要作用包括：

改善训练不足模型的质量：在生成初期归零预测，可以有效提升未充分训练模型的样本质量
稳定生成过程：解决了流匹配模型在早期阶段可能产生不稳定结果的问题
诊断功能：当模型启用零初始化后效果提升显著时，可以判断模型可能存在训练不足的问题

这项技术特别适合以下场景：

使用小型数据集训练的模型
计算资源有限导致训练不充分的场景
需要快速验证模型性能的研究工作

零初始化优化与改进的CFG技术共同作用，使得CFG-Zero-star在提升生成质量方面表现突出。

本答案来源于文章《CFG-Zero-star：提升图像和视频生成质量的开源工具》

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