你要做 10 类的 class-conditional 图像生成，采用 classifier-free guidance：训练时以一定概率把类别替换成空条件，采样时用 ε = ε_uncond + s·(ε_cond − ε_uncond)。请说明 s=1 和 s=7.5 分别意味着什么，以及训练时“随机丢条件（通常 10%）”到底是为了什么。

面试官在考什么

是否理解 CFG 需要同一个模型同时具备条件与无条件两种预测能力，以及 guidance scale 对条件一致性和多样性的权衡。

条件生成

回答框架 · 前两步

1. s=1 时公式退化成 ε_cond，就是普通条件生成；s>1 时在无条件预测的方向上做外推，增强与条件的一致性。
2. s 变大（如 7.5）通常让生成结果更贴合条件，但会牺牲多样性，s 过大还会出现过饱和、颜色失真、画面崩坏。

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