**Policy-Mask：预算感知的扩散特征自适应策略，实现多任务性能突破**

_Policy-Mask: Budget-Aware Adaptation of Diffusion Features to Discriminative Tasks_

> 针对从冻结扩散模型中提取中间特征以适配判别性任务的难题，本文提出了 Policy-Mask。该方法通过下游目标训练一个预算感知的策略，联合优化时间步、网络块和通道子集的选择，解决了现有方法仅优化部分超参数或固定规则的局限。研究通过归一化通道得分贡献，稳定了多策略头的联合训练，并在分割、分类及语义对应等任务上显著优于基线，同时在 PixArt-Σ 和 SD3.5 等扩散 Transformer 架构中验证了其有效性。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：论文
- **发布时间**：2026-10-23 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2610.28889)