本研究针对分数生成模型（SGMs），提出了在2-Wasserstein距离上的收敛性保证，并探讨了不同前向过程对迭代复杂度的影响。通过CIFAR-10数据集的实验，验证了理论预测的准确性，显示新模型在医学图像重建等任务中优于现有技术。

本研究提出了一种基于分数生成模型的深度生成模型，通过评分估计和对数凹分布假设，在2-Wasserstein距离上保证了收敛性。实验结果表明，该模型在无条件图像生成方面表现优于现有模型。

本研究探讨了基于分数的生成模型，通过加噪声扰动学习对应于数据密度的噪声条件分数函数，并导出了分数Fokker-Planck方程。提出了正则化的DSM目标来强制满足分数Fokker-Planck方程，并在各种数据集上证明了其有效性。

本文介绍了一种音频视觉语音增强系统，利用基于分数的生成模型和视觉信息。该系统在语音质量和减少生成物品方面有改进效果，并降低了发音困惑。在低信噪比情况下，该系统的单词错误率明显降低。