该文介绍了一种新颖的后训练采样算法，可以从生成模型的潜在空间中取样，使得重建的样本更接近真实图像。该算法速度快，性能优于基于高斯混合模型的采样技术，并在多个模型和数据集上展现了显著的改进。同时，该算法在估算潜在空间分布方面也表现出有效性。

通过概率质量函数和量化处理，引入了一种新的后训练采样算法，使得重建的样本更接近真实图像。该方法在速度和性能上优于高斯混合模型的采样技术，并在多个模型和数据集上展现了显著的改进。同时，证实了该方法在估算潜在空间分布方面的有效性，特别是通过Wasserstein距离的比较。