本研究提出了一种基于扩散建模的新方法，解决了传统对抗模仿学习中的训练不稳定性。通过得分匹配简化学习过程，避免了离线模仿学习的累积错误。实验表明，该方法在多个连续控制任务上表现优于传统方法。

本研究提出了2S-ODIS方法，通过利用预训练的VQGAN模型，解决了全方向图像合成中的训练不稳定性和时间消耗问题。该方法显著缩短了训练时间，从14天缩减至4天，并生成高质量的全方向图像，具有重要的应用潜力。

本文研究小规模下训练稳定性和不稳定性的再现和研究方法，探讨了注意力层中逻辑增长和输出逻辑概率分歧的两个训练不稳定性来源，以及学习率、优化器和模型干预对最终损失的影响。通过研究模型激活和梯度范数的缩放行为来预测出现不稳定性的两种情况。