用 MultiStroke 算子改变扩散模型"笔触大小"能否简化回归学习？

受人类绘画中笔触大小变化的启发，研究者提出 MultiStroke 算子，以由粗到细的方式对粗、细笔触做线性插值，以简化扩散模型在高噪声时间步的预测目标。在从零训练的 DDPM 和 flow-matching 模型上，MultiStroke 最高实现 70.2% 的 FID 下降。