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得分高不代表生成模型好
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内容提要
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。
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关键要点
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本研究提出了一种基于分数生成模型的深度生成模型。
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该模型通过评分估计和平滑的对数凹分布假设，在2-Wasserstein距离上保证了收敛性。
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研究特化了几种具体的SGM模型，分析了前向过程选择对迭代复杂度的影响。
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当数据分布为高斯分布时，提供了迭代复杂度的下界。
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在CIFAR-10数据集上进行的无条件图像生成实验表明，该模型表现优于现有模型。
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