得分高不代表生成模型好

 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。

通过样本复杂性论证，我们在特定设置下展示了得分函数训练良好的情况下，SGM 只能输出训练数据点的高斯模糊样本，从而模拟核密度估计的效果，这与最近的研究结果一致，揭示了 SGM 展示出记忆效应并且无法生成的弱点。

本研究提出了一种基于分数生成模型的深度生成模型，通过评分估计和对数凹分布假设，在2-Wasserstein距离上保证了收敛性。实验结果表明，该模型在无条件图像生成方面表现优于现有模型。

2-Wasserstein距离 分数生成模型 对数凹分布 深度生成模型 评分估计
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