本研究评估了概率生成模型在分子科学中的应用，比较了流基模型、扩散模型等三种模型的准确性、计算成本和生成速度，结果表明不同模型在不同条件下表现不同，为模型选择提供了依据。

本文提出了一种新颖的概率生成模型Point-Voxel Diffusion（PVD），结合了降噪扩散模型与3D形状的混合点-体素表示，能够实现高保真度的形状生成和多模态形状完成。该模型在生成3D头像和点云方面表现优异，显著提升了生成质量和速度。

本文研究了一类概率生成模型，其中潜在对象是有限时间间隔上的有限维扩散过程，观察变量是在扩散的终端点条件下绘制的。通过随机控制的视角，为这种生成模型的采样和变分推断提供了统一的观点，并量化了基于扩散的生成模型的表现力。最后提出并分析了一个无偏模拟的方案，并提供了结果估计值的方差上限。这个方案可以实现为深度生成模型并具有随机层数。