English(EN) Efficient Generative Modeling beyond Memoryless Diffusion via Adjoint Schr\"odinger Bridge Matching

新的伴随薛定谔桥匹配增强了生成模型效率

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-02 04:00

研究人员引入了伴随薛定谔桥匹配（ASBM），一个旨在改进无记忆扩散模型的新型生成模型框架。ASBM通过首先学习将数据传输到能量定义的先验的最优前向动力学，然后通过简单的匹配损失学习后向生成动力学来解决弯曲轨迹和噪声分数目标的问题。这种非无记忆方法产生了更直、更有效的采样路径，在高维数据中显示出更高的稳定性和效率，并在图像生成实验中以更少的采样步骤提高了保真度。 AI

影响引入了一种更高效的生成建模方法，有可能提高图像生成的质量和速度。

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arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Jeongwoo Shin, Jinhwan Sul, Joonseok Lee, Jaewong Choi, Jaemoo Choi · 2026-10-02 04:00

通过伴随薛定谔桥匹配实现超越无记忆扩散的高效生成模型

arXiv:2602.15396v2 Announce Type: replace Abstract: Diffusion models often yield highly curved trajectories and noisy score targets due to an uninformative, memoryless forward process that induces independent data-noise coupling. We propose Adjoint Schr\"odinger Bridge Matching (…

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通过伴随薛定谔桥匹配实现超越无记忆扩散的高效生成模型

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