本研究提出了离散去噪后验预测（DDPP）框架，解决生成离散数据的引导问题。通过学习目标贝叶斯后验分布的采样，提供了一种无模拟的可扩展解决方案。实验表明，该方法在图像建模、文本奖励对齐和生成多样化蛋白质序列方面表现出色。
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