生成器匹配：使用任意马尔可夫过程的生成建模

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究解决了生成建模领域在多种马尔可夫过程应用中的不足，通过引入生成器匹配框架，统一了扩散模型、流匹配及离散扩散模型等多种方法。主要发现是，生成器匹配不仅扩展了马尔可夫过程的设计空间，还在蛋白质和图像结构生成中实验证明其优越性，特别是与跳跃过程的叠加显著改善了图像生成效果。

我们提出了一种新生成模型，通过建模数据点的状态和维度，处理不同维度的数据。该模型基于跳跃扩散过程，定义了前向噪声过程，并导出了时序反转生成过程。通过模拟，我们有效地联合生成状态和维度，展示了在分子和视频数据集上的优越性能。

分子数据 前向噪声 建模 时序反转 生成器 生成模型 跳跃扩散
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