Learning to Be Different：面向组合式扩散策略的组件专门化方法

论文提出一种可直接替换的分数去相关辅助损失，用于训练组合式扩散策略中的组件专门化。作者指出，现有训练目标不鼓励因子专门化，常使去噪器不可解释、组合预测退化为相同副本的平均；新方法直接惩罚组件噪声预测之间的重叠，架构改动和计算开销都很小。作者称在多个基准上，该损失持续减少组件间可测量的重复计数、改善任务分解，并在不损害多任务性能的情况下产生行为上有意义的专门化。