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用于分类生成建模的连续增强离散扩散模型
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原文英文，约400词，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文介绍了连续增强离散扩散模型（CADD），该模型通过在连续潜在空间中增强离散状态空间，解决了传统离散扩散模型的信息缺失问题。CADD利用噪声潜在向量表示被遮蔽的标记，提升了文本生成、图像合成和代码建模的生成质量，并在多样性与上下文精确性之间实现了灵活控制。
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关键要点
- 传统离散扩散模型通过将所有未观察状态映射到吸收的[MASK]标记，导致信息缺失。
- 连续增强离散扩散模型（CADD）通过在连续潜在空间中增强离散状态空间，解决了信息缺失问题。
- CADD使用噪声潜在向量表示被遮蔽的标记，从而避免了信息空洞的产生。
- 在每个反向步骤中，CADD利用连续潜在向量作为语义提示，指导离散去噪。
- CADD在文本生成、图像合成和代码建模中提升了生成质量，并在多样性与上下文精确性之间实现了灵活控制。
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延伸问答
什么是连续增强离散扩散模型（CADD）？
CADD是一种通过在连续潜在空间中增强离散状态空间来解决传统离散扩散模型信息缺失问题的框架。
CADD如何解决传统离散扩散模型的信息缺失问题？
CADD通过使用噪声潜在向量表示被遮蔽的标记，避免了信息空洞的产生，从而解决了信息缺失问题。
CADD在生成质量上有什么优势？
CADD在文本生成、图像合成和代码建模中提升了生成质量，并在多样性与上下文精确性之间实现了灵活控制。
CADD如何在生成过程中实现多样性与精确性的平衡？
在采样时，CADD通过选择连续潜在向量的估计器的强度和选择，控制生成的多样性和上下文精确性。
CADD与传统离散扩散模型的主要区别是什么？
CADD增强了离散状态空间，避免了将所有未观察状态映射到吸收的[MASK]标记，从而减少了信息损失。
CADD在实际应用中表现如何？
CADD在文本生成、图像合成和代码建模中表现出一致的质量提升，超越了基于掩码的扩散模型。
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