本文介绍了多种基于Boltzmann生成器的抽样方法，如等变流、FAB方法和iDEM算法。这些方法在高维离散数据处理和复杂分布生成中表现出色，提升了采样效率，克服了传统方法的局限性，为科学应用提供了新解决方案。

本文介绍了一种新型采样器，能够从任意目标分布生成样本。采样模型利用解码器将简单分布的潜在变量转换为逼近目标分布的随机变量，并设计了基于扩散模型的编码器。通过利用扩散模型对复杂分布的建模能力，可以准确估计生成样本的分布与目标分布之间的差异。实证评估表明，该方法在各种复杂分布函数上有效，并且比现有方法更优越。