利用基于数据的初始化对多模态分布进行采样的基础分数的好处

该文章介绍了一种新的生成模型，利用评分匹配来估计数据分布的梯度，通过 Langevin 动力学生成样本。在 MNIST、CelebA 和 CIFAR-10 数据集上，该模型产生的样本与 GAN 相当，实现了 CIFAR-10 inception 得分的新的最先进水平为 8.87。同时，通过图像修补实验证明了该模型学习到了有效的表示。