Training‑freie Verteilungsanpassung für Diffusionsmodelle mittels MMD‑Guidance
Pre‑trainierte Diffusionsmodelle haben sich als äußerst leistungsfähige generative Werkzeuge etabliert, doch ihre Ausgaben passen häufig nicht exakt zu den Merkmalen von benutzerspezifischen Ziel‑Datensätzen. Dieses Problem wird besonders deutlich bei Domain‑Adaptation‑Aufgaben, bei denen nur wenige Referenzbeispiele vorliegen und ein erneutes Training des Modells praktisch unmöglich ist.
