变分薛定谔扩散模型
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。提出了变分薛定谔扩散模型 (VSDM)，利用变分推理线性化薛定谔桥前向评分函数，实现了无需模拟的训练过程，可用于优化传输计划中的扩散模型。VSDM 在模拟实验中表现出对非各向异性形状的高效生成能力，并产生了相较于单变量扩散更直线的样本轨迹。在真实数据中，验证了算法的可伸缩性，并在 CIFAR10 的无条件生成和时间序列建模的条件生成中达到了竞争性表现。值得注意的是，VSDM...
本研究提出了一种新的理论简化方法，将扩散薛定谔桥与基于评分的生成模型统一起来，解决了扩散薛定谔桥在复杂数据生成方面的局限性，实现了更快的收敛和更强的性能。通过将基于评分的生成模型作为初始解决方案，充分发挥了两个框架的优势，提高了训练过程的效率和基于评分的生成模型的性能。同时，提出了一种重新参数化技术，提高了网络的适应能力。实验评估证实了简化扩散薛定谔桥的有效性，并展示了其显著的改进。本研究为先进的生成建模铺平了道路。
