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掩蔽扩散模型实际上是时间无关的掩蔽模型，并利用不准确的类别采样
原文中文，约1300字，阅读约需3分钟。
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内容提要
本文探讨了一类基于扩散过程的生成模型，提出了DiffusionBERT和Masked-Diffuse LM等新模型，显著提升了文本生成质量。研究还发展了加速算法和优化方法，展示了在自然语言生成和机器翻译中的优越性，并在语言建模基准测试中取得最佳结果。
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关键要点
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本文研究了一类基于扩散过程的概率生成模型，提出了统一的采样和变分推断视角。
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介绍了DiffusionBERT，一种新型生成遮蔽语言模型，显著提升文本生成质量。
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提出了Masked-Diffuse LM，通过语言学特征和软掩蔽提高文本生成效率。
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构建了大规模扩散语言模型Plaid 1B，表现优于已有模型。
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发展了非渐进理论，分析了扩散模型的收敛速率，并设计了加速变体。
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优化了基于扩散模型的生成模型，取得了竞争性的似然度和算法优势。
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提出了新颖的去随机扩散过程和连续时间采样算法，提升了样本质量。
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提出了重新参数化的吸收离散扩散（RADD）模型，推进了离散扩散的最新进展。
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掩蔽扩散模型在语言建模和图像建模中表现优越，超越了以往的模型性能。
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延伸问答
什么是DiffusionBERT模型？
DiffusionBERT是一种基于离散扩散模型的新型生成遮蔽语言模型，旨在提高文本生成质量。
Masked-Diffuse LM模型的优势是什么？
Masked-Diffuse LM通过语言学特征和软掩蔽提高文本生成效率，优于现有的扩散模型。
Plaid 1B模型的表现如何？
Plaid 1B是一款大规模扩散语言模型，其表现优于已有模型，显示出更强的生成能力。
扩散模型的收敛速率是如何分析的？
研究发展了非渐进理论，分析了扩散模型的收敛速率，并设计了加速变体以提高收敛速度。
掩蔽扩散模型在语言建模中的表现如何？
掩蔽扩散模型在语言建模和图像建模中表现优越，超越了以往的模型性能。
如何优化基于扩散模型的生成模型？
通过使用评分熵离散化损失函数和其他算法改进，优化基于扩散模型的生成模型，取得了竞争性的似然度。
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