本研究分析了深度神经网络持续学习中费舍尔信息计算的不足，比较了多种计算方法，并提出改进建议，以增强弹性权重巩固（EWC）的效果。

本文探讨了无分类器引导的扩散生成技术，旨在提升图像生成性能。研究分析了免训练方法的局限性，并提出了多种克服这些限制的技术。实验结果表明，费舍尔信息引导和实用插播框架显著提高了生成速度和图像质量，同时降低了计算成本。