快速集成扩散薛定谔桥
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过使用 Diffusion Bridge Network (DBN) 方法，可以减少深度集成方法的计算开销以及推断阶段的前向传递，从而提高准确性和不确定性分数。
本研究提出了一种新的理论简化方法，将扩散薛定谔桥与基于评分的生成模型统一起来，解决了扩散薛定谔桥在复杂数据生成方面的局限性，实现了更快的收敛和更强的性能。通过将基于评分的生成模型作为初始解决方案，充分发挥了两个框架的优势，提高了训练过程的效率和基于评分的生成模型的性能。同时，提出了一种重新参数化技术，提高了网络的适应能力。实验评估证实了简化扩散薛定谔桥的有效性，并展示了其显著的改进。本研究为先进的生成建模铺平了道路。
