研究人员引入了Itô映射，这是一种用于任意步随机微分方程（SDE）积分的新颖方法。该方法通过利用中间状态和布朗路径，使生成模型能够单次预测未来状态。Itô映射提供了对后验样本的可微分访问，从而能够改进推理时控制，并在合成和图像生成基准测试中表现出强大的性能。 AI
影响 为生成模型中的后验采样和随机控制引入了新的基本要素，有可能提高采样效率和引导能力。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍随机微分方程新方法的学术论文。
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Recent one-step generative models accelerate sampling by learning deterministic flow maps of the underlying dynamics. These methods rely on learning from ordinary differential equations, leaving open how to define an exact distillation procedure for stochastic dynamics. We introd…
arXiv:2606.11156v1 Announce Type: new Abstract: Recent one-step generative models accelerate sampling by learning deterministic flow maps of the underlying dynamics. These methods rely on learning from ordinary differential equations, leaving open how to define an exact distillat…