机构名称：
¥ 3.0
大多数现有的扩散模型准确性的理论研究，尽管很重要，但假设得分函数已近似于一定的精度，然后使用此先验绑定来控制发电的错误。本文相反，对整个生成过程（即培训和采样）提供了第一个定量的理解。更确切地说，它对梯度下降下的脱氧分子分数进行了非质合分析分析。此外，还提供了方差爆炸模型的精制采样误差分析。这两个结果的组合产生了完整的误差分析，该分析阐明了（但这一次，理论上）如何设计训练和采样过程以进行有效产生。例如，我们的理论意味着偏爱噪声分布和训练中的减肥权重，这些训练与Karras等人中使用的偏爱。[30]。它还提供了对抽样时间和方差时间表的选择的观点：当分数经过良好的训练时，Song等人的设计。[46]更可取，但是当训练较少时，Karras等人的设计。[30]变得更加可取。
评估基于扩散的生成模型的设计空间
主要关键词
相关文件推荐
