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自适应教师在摊销采样器中的应用
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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
研究训练扩散模型从未归一化的密度分布中采样，评估变分方法和生成流网络的优劣。结果质疑现有算法，并提出通过局部搜索和重放缓冲区提高样本质量的新策略。研究公开代码，为未来扩散模型的推理奠定基础。
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关键要点
- 研究训练扩散模型从未归一化的密度分布中采样问题。
- 评估变分方法和生成流网络的优劣。
- 结果质疑现有算法的相对优势。
- 提出基于局部搜索和重放缓冲区的新策略以提高样本质量。
- 公开代码为未来扩散模型的推理奠定基础。
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