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通过结构化偏好生成改进离散扩散模型
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究论文探讨了离散领域中扩散模型的应用，将其作为生成算法的辅助方法，并展示了其在生成文本方面的有效性。潜在扩散模型优于自回归基线，并支持可控的生成。
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关键要点
- 该研究论文探讨了扩散模型在离散领域（如语言）的应用。
- 提出将扩散模型作为基于预训练语言模型的生成算法的辅助方法。
- 通过在预训练的编码器 - 解码器模型的潜在空间中学习连续的潜在扩散模型。
- 演示了潜在扩散模型在从数据分布中生成文本方面的有效性。
- 潜在扩散模型在生成新颖文本方面优于自回归基线。
- 潜在扩散模型支持可控的生成。
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