Classifier-Free Guidance 직관

CFG는 별도의 분류기 없이 조건을 강하게 반영하는 트릭이다.

1. 학습 때 일정 확률로 조건을 드롭해서, 한 모델이 조건부·무조건부 예측을 둘 다 하게 만든다.
2. 샘플링 때 두 예측의 차이를 guidance scale만큼 증폭해 더한다.

• scale이 크면 조건(프롬프트)에 충실해지지만 다양성이 줄고 아티팩트가 생긴다.
• 보통 7 근처에서 시작해서 태스크에 맞게 조절.

“조건이 만든 차이 벡터를 과장한다”로 기억하면 편하다.