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理想的反事实估计应达到精确的干预和身份保存的平衡。最近，分类器引导的扩散模型被证明可有效产生现实和最小的反事实。但是，完美的相互作用通常具有挑战性，需要乏味的微调。在这项工作中，我们提出了最佳的噪声水平搜索（ONLS），该搜索利用指导从指导中自动捕获余额，而无需任何微调程序或额外的网络设计。我们证明我们的ONL可以准确地识别反事实估计的最佳噪声水平。最佳样本结果进一步有助于整个数据集的整体性能提高。预处理，策划数据集和代码已在我们的项目页面上发布：https：//github.com/imnotprepared/onls。
ONLS：扩散中的最佳噪声水平搜索...
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