CFG++
https://gyazo.com/1452c617e0afe204433e1671be0db062
https://github.com/CFGpp-diffusion/CFGppCFGpp-diffusion/CFGpp
https://arxiv.org/abs/2406.08070v1CFG++: Manifold-constrained Classifier Free Guidance for Diffusion Models
CFGの問題点
逆変換(inversion)出来なくなる
CFGを強くかけるとoff-manifold phenomenonが発生し、アーティファクトがでたり、モード崩壊が起きる
https://gyazo.com/04398e4ae3eb7b72b66cce74c1342196
CFGを用いた逆拡散サンプリングの初期段階では、画像や色が急激に変化し、その後は微妙な変化しか見られなくなります。これは、生成プロセスが画像の解像度を徐々に上げる設計に反するもので、生成された画像が「clean data manifold」（本来のデータ分布）から外れることを示しています。
CFG++ではガイダンススケール(ω)を0 ~ 1に収めることで緩和する
TAESDを使ったプレビューを見るとよく分かるnomadoor.icon
https://gyazo.com/fb53da565da18d182df409d3288e2f4bhttps://gyazo.com/91d3e63b40dda3766682111672c48f24
Euler / Euler & CFG++
明らかに滑らか
Concept Slidersとかと相性良いかも
SDXL-TurboやSDXL-Lightningのような蒸留モデルではより真価を発揮する
https://gyazo.com/2a015a16abfe2907e579d572811450de
Euler_CFG_PP.json
ComfyUIではCFG scaleが1から始まるので、設定値は0 ~ 1ではなく、1 ~ 2にする
cf. https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/discussions/3844
長い間謎だった「Euler_cfg_pp」とかのサンプラーの意味がこれ見てようやく分かったmorisoba65536.icon
多分関連
Smooth Diffusion