线上文生图服务原本固定 CFG=7.5。运营要求'更听 prompt 的话'，你把 CFG 提到 15，结果 CLIP-score 提升约 8%，但人工差评里'画面崩坏 / 过饱和'的比例从 3% 涨到 12%。请给出你的诊断和处理方案（可以涉及 guidance rescale、dynamic thresholding、负向 prompt、scheduler 与参数化选择），说明你会用什么方式量化'遵循度 vs 画质'的取舍；同时说明 CFG 从 7.5 提到 15 对单张推理成本的影响。

面试官在考什么

判断候选人是否真正理解 classifier-free guidance 是对 cond/uncond 预测的线性外推及其导致过饱和的机制，以及能否用工程手段替代'把 scale 调大'这种粗暴做法。

条件生成

回答框架 · 前两步

1. CFG 本质是对 cond 与 uncond 预测的线性外推，s>1 会把 x0 估计推到训练分布之外，表现为过饱和与结构崩坏；这是机制问题，不是'参数没调好'。
2. CFG 的 scale 不改变每步的前向次数，cond 与 uncond 两个分支照跑，所以 7.5 提到 15 的计算成本基本相同；真正影响成本的是采样步数与是否用少步 solver 或蒸馏。

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