本文提出了一种创新的采样方法DiGS，结合了扩散模型与高斯卷积，能够有效地从多模态分布中进行采样。与现有方法相比，DiGS在混合特性上表现更佳，适用于多种任务，如混合高斯和贝叶斯神经网络，显著提升了采样效果。

分散合并马尔可夫链蒙特卡洛扩散生成模型
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