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本文旨在对当前分化模型进行全面的理论分析。我们利用潜在空间中的schr odinger桥的不同模型引入了一种新颖的生成学习方法，作为该领域中理论上的框架。我们的方法是从编码解码器架构的预训练开始，该数据源自可能与目标分布不同的分布，从而通过利用预先存在的大型模型来促进大型样本量的适应。随后，我们利用Schr odinger桥框架在潜在空间内开发了一个不同的使用模型。我们的理论分析涵盖了通过潜在的Schréodinger桥梁消化模型来建立学习分布的端到端错误分析。特别是我们控制生成的分布与目标分布之间的二阶Wasserstein距离。此外，我们获得的收敛速率是尖锐的，有效地减轻了维度的诅咒，从而对盛行的分歧模型提供了强大的理论支持。
潜在的Schrödinger桥扩散模型...
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