En este artículo, realizamos un estudio empírico para comprender integralmente la guía sin clasificador, que se ha convertido en una técnica clave en la generación condicional mediante modelos de difusión de denoising. A diferencia de estudios previos, retomamos la guía fundamental del clasificador, aclarando los supuestos centrales de su derivación y estudiando sistemáticamente el rol de los clasificadores. Observamos que tanto la guía del clasificador como la guía sin clasificador logran la generación condicional al alejar las trayectorias de difusión de denoising del límite de decisión, donde la información condicional suele estar enredada y es difícil de aprender. Con base en esta comprensión centrada en el clasificador, proponemos un paso general de posprocesamiento basado en el emparejamiento de flujo para reducir la brecha entre la distribución aprendida de un modelo de difusión de denoising preentrenado y la distribución real de los datos, principalmente alrededor del límite de decisión. Verificamos la efectividad del enfoque propuesto mediante experimentos en diversos conjuntos de datos.
