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神经扩散模型
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了神经传播模型 (NDMs)，是传统传播模型的泛化，可以定义和学习数据的时间相关的非线性转换。使用变分上界来优化 NDMs，导出了 NDMs 的时间连续形式，可以使用现成的数值 ODE 和 SDE 求解器进行快速可靠的推断。在标准图像生成基准测试上的实验中，展示了可学习转换的 NDMs 的实用性，优于传统传播模型。
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关键要点
- 传播模型在生成任务中表现出色，但大部分仅允许线性变换。
- 更广泛的转换有助于更高效地训练生成分布。
- 神经传播模型 (NDMs) 是传统传播模型的泛化，能够定义和学习时间相关的非线性转换。
- 使用变分上界优化 NDMs，无需模拟。
- 导出了 NDMs 的时间连续形式，支持快速可靠的推断。
- 在标准图像生成基准测试中，NDMs 在似然度和生成高质量样本方面优于传统模型。
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