DiffusionDialog：擴散模型用於具有潛在空間的多樣對話生成
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。DiffusionDialog 是一种新的方法，通过引入扩散模型来增强对话生成的多样性。在该方法中，我们将连续潜变量引入扩散模型，通过与编码器结合，将响应的潜在表示编码为连续空间的先验，并通过扩散模型逐步去噪来推断潜变量。实验结果表明，我们的模型在保持连贯性的同时极大地增强了对话回应的多样性。此外，进一步的分析发现我们的扩散模型实现了高效的推断，这是在自然语言处理中应用扩散模型的主要挑战。
DiffusionDialog是一种通过引入扩散模型来增强对话生成多样性的新方法。该方法将连续潜变量引入扩散模型，通过与编码器结合，将响应的潜在表示编码为连续空间的先验，并通过扩散模型逐步去噪来推断潜变量。实验结果表明，该模型在保持连贯性的同时极大地增强了对话回应的多样性。扩散模型实现了高效的推断，这是在自然语言处理中应用扩散模型的主要挑战。
