TailSteer：轨迹尾端校正抑制多轮图像编辑漂移

作者团队发布论文提出 TailSteer，一个末端阶段训练框架：在去噪轨迹尾部集中施加保持性校正，以抑制多轮图像编辑中的累积视觉漂移。论文称，实验在 FLUX、SenseNova 和 Qwen 三个模型家族上显示，该方法能显著降低 15–20 轮编辑后的累积漂移。 校正信号从编辑器自身的 on-policy 去噪 rollout 中学习，以未变的源内容作为保持参考，不需要人工标注的编辑数据对；作者称该框架在提升多轮稳健性的同时，保留了前期训练获得的生成与编辑能力。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。