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扩散概率模型的渐进均方误差最优性
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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
扩散概率模型（DPM）是一种有前途的生成模型技术，基于时间反转的马尔科夫扩散过程和得分匹配。为了解决得分匹配问题，提出了一种新的设计准则，即反向采样的压缩，构建了一类新型的压缩DPMs（CDPMs）。实验证实CDPMs在错误源方面具有鲁棒性。在CIFAR-10数据集上，压缩子变差保持（sub-VP）表现最好。
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关键要点
- 扩散概率模型（DPM）是一种有前途的生成模型技术。
- DPM 基于时间反转的马尔科夫扩散过程和得分匹配。
- 提出了一种新的设计准则：反向采样的压缩。
- 构建了一类新型的压缩 DPMs（CDPMs）。
- CDPMs 通过压缩减小得分匹配错误和离散化误差，具有鲁棒性。
- 理论和实验证实了 CDPMs 的有效性。
- 在 CIFAR-10 数据集上，压缩子变差保持（sub-VP）表现最好。
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