本研究分析了扩散模型的收敛性，提出了一种新的迭代复杂度 $d^{1/3} ext{ε}^{-2/3}$，优于之前的最佳复杂度。通过随机中点方法，实现了无对数凹性限制下的高效并行运算。

本文提出了一种新的离散化方案，受到Shen和Lee的随机中点方法的启发。研究证明该方法在维度依赖方面达到了最佳结果，并展示了可以并行化算法以实现更快速的采样。