该文综述神经网络训练中的内存与梯度计算问题，涵盖自动微分、前向梯度、无雅可比反向传播、可逆网络、隐式模型及超参数优化等方法，旨在降低内存占用、加速训练并保持收敛性能，应用于物理信息网络、深度算子网络和MRI重建等任务。

通过匹配隐式和显式因素，提出了一种新的解决生成模型中采样难题的方法。该方法利用隐式模型匹配噪声数据的边缘分布和前向扩散的显式条件分布，以有效地匹配联合降噪分布，并获得与扩散模型相当的生成性能和比采样步骤少的模型相比更好的结果。

该文介绍了一种解决生成模型中采样难题的新方法，通过匹配隐式模型和显式条件分布来获得与扩散模型相当的生成性能，且比采样步骤少的模型有更好的结果。