Geometry-Aware Attention Guidance for Diffusion Models via Modern Hopfield Dynamics

En 3 lignesGAG (Geometry-Aware Attention Guidance) améliore les modèles de diffusion sans entraînement supplémentaire en guidant l'attention via la dynamique de Hopfield moderne. Analyse théorique prouve que la discordance sparse-dense agit comme signal d'accélération directionnel. Méthode universelle testée sur FLUX.1, FLUX.2, Qwen-Image avec gains de qualité et surcoût minimal.

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain