研究人员推出了一种新的离线多目标优化框架 ParetoPilot，该框架无需外部代理模型。这种零代理扩散方法通过集成 Infer-Perturb-Guide 引擎来利用预训练的扩散模型。该引擎推断目标方向并施加力以实现收敛和多样性，从而指导生成过程。实验表明，ParetoPilot 在多项任务上的表现优于现有的基于代理的方法，提供了改进的帕累托前沿覆盖率和数据隐私。 AI
影响 引入了一种使用扩散模型优化设计的新颖方法，有可能提高生成设计任务的效率和隐私。
排序理由 这是一篇描述一种新颖的离线多目标优化方法的论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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