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关于测度自由、保守性和扩散模型中的内在维度估计
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
扩散模型是一种生成模型，使用时变向量场作为生成模型。通过分解向量场为保守组件和正交组件，实现精确密度估计和抽样。保守性不是必要条件也不是充分条件。
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关键要点
- 扩散模型是一种生成模型，使用时变向量场作为生成模型。
- 扩散模型通过前向连续扩散过程和后向连续去噪过程进行工作。
- 大多数研究将向量场实现为神经网络函数，通常不限制为某种能量函数的梯度。
- 限制向量场具有保守性在推断数据流形的局部信息时是可取的。
- 通过分解向量场为保守组件和正交组件，可以实现精确密度估计和抽样。
- 保守性既不是必要条件也不是充分条件。
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