生成扩散模型的统计热力学
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过研究发现，生成扩散模型可以用平衡统计力学的工具进行理解，并且这些模型经历了与对称性破缺现象相对应的二阶相变。作者还探讨了最近有关扩散模型与联想记忆网络的研究，并从热力学的角度进行了论述。
扩散模型在图像生成、逆问题解决和文本到图像合成等领域表现出领先性能。该模型具有“一致模型可重现性”现象，即在相同初始噪声输入和确定性求解器采样时，倾向于产生几乎相同的输出内容。此模型可重现性在不同的训练环境下均成立，包括记忆化和泛化模式。进一步的分析提供了对“记忆化模式”中模型可重现性的理论解释，并揭示此有价值的特性适用于许多扩散模型的变种。更深入理解此现象有可能产生基于扩散模型的更可解释和可控的数据生成过程。
