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分析扩散模型如何学习高斯阶层以外的相关性，我们研究了在前进过程和向后过程下高阶累积物的行为。我们就远期过程的初始数据和属性的分布来介绍矩和累积生成功能的显式表达式。我们在分析上表明，高阶累积物在纯扩散下是在纯扩散下保守的，即在没有漂移的模型中，在正向过程中，因此，正向过程的终点维持了非平凡的相关性。我们证明，由于这些相关性是在得分函数中编码的，因此在从正常先验开始时，在向后过程中也很快学习了高阶累积物。我们在可解决的玩具模型和标量晶格场理论中确认了我们的分析结果。
扩散模型中的高阶累积物
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