通过连接种植扩散模型（DMs）的随机微分方程（SDEs），本文旨在理解和增强贝叶斯流网络（BFNs），从而迭代地通过贝叶斯推理改进各种噪声水平下分布的参数。通过这些发现并结合 DMs 中快速采样的现有方法，我们为 BFNs 提出了一种专用求解器，在图像和文本数据集上用有限数量的函数评估（例如 10 次）大大超过了原始 BFN 采样器的样本质量。其中，我们最优采样器的速度提高了 5 到 20 倍，且免费提供代码。
本文通过随机微分方程连接种植扩散模型，改进贝叶斯流网络，提出专用求解器，提高样本质量，速度提高5到20倍。
