本文档由 AI 生成。如果您发现任何错误或有改进建议，欢迎贡献！ 在 GitHub 上编辑TCFG（切向阻尼 CFG）实现了一种引导技术，通过优化无条件（负面）预测以更好地与条件（正面）预测对齐。该方法基于参考文献 2503.18137 的研究论文，通过对无条件引导施加切向阻尼来提升输出质量。该节点通过调整分类器自由引导过程中无条件预测的处理方式，来修改模型的采样行为。
输入参数
| 参数名 | 数据类型 | 必填 | 取值范围 | 描述 |
|---|---|---|---|---|
model | MODEL | 是 | - | 要应用切向阻尼 CFG 的模型 |
输出结果
| 输出名称 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
patched_model | MODEL | 已应用切向阻尼 CFG 的修改后模型 |