Feynman-Kac correction

研究：扩散模型在组合生成任务中遇到困难

一篇新研究论文《灾难性组合生成：为什么标准扩散模型无法外推》（发表在arXiv上）认为，标准的条件扩散模型在组合生成任务中存在困难。作者提出，这些模型通常无法有效地从目标分布中生成样本，而目标分布是源分布的组合，特别是当目标分布相对于源分布是分布外（out-of-distribution）时。虽然像Feynman-Kac校正这样的方法可以减少近似误差，但该论文强调分数估计误差具有更不利的影响，这表明需要替代方法。