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无导数指导下的连续与离散扩散模型的软价值解码
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种迭代采样方法，通过软价值函数整合到预训练的扩散模型的标准推理过程中，解决了生成自然设计的同时优化下游奖励函数的挑战。研究表明，该方法在图像生成、分子生成和DNA/RNA序列生成等多个领域中表现出色。
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关键要点
- 本研究提出了一种迭代采样方法。
- 该方法通过软价值函数整合到预训练的扩散模型的标准推理过程中。
- 研究解决了生成自然设计的同时优化下游奖励函数的挑战。
- 该方法有效避免了对生成模型的微调和构建可微分模型的需求。
- 研究表明，该方法在图像生成、分子生成和DNA/RNA序列生成等多个领域中表现出色。
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