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Reward-Guided Control Generation: A Tutorial and Review on Inference Time Alignment in Diffusion Models
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新算法，旨在优化扩散模型生成样本时的特定指标（如稳定性和亲和性），从而提升模型的应用效果与灵活性。
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关键要点
- 本研究提出了一种新算法，旨在优化扩散模型生成样本时的特定指标。
- 研究关注的特定指标包括稳定性和亲和性。
- 该算法旨在提升扩散模型的应用效果与灵活性。
- 研究填补了推理时间对齐方法的空白。
- 论文探讨了将推理时间算法与搜索算法结合的潜在影响。
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