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。

该研究提出了一种多项式时间学习算法，可以从组分分布的数据中删除至少一个ε分数的数据，引入了半空间。该算法不需要标签，并在对数凹分布假设下确立了隐藏半空间的独特性和高效性。该算法的样本和时间复杂度在维度和1/ε上是多项式的。