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TraceSampler 方法以最小的开销纠正生成式采样错误

研究人员开发了 TraceSampler，这是一种新颖的训练后方法，旨在纠正连续时间生成模型中的采样错误。该技术将端点误差建模为特定于样本的预测问题，使用从采样轨迹派生的紧凑表示来预测和纠正这些错误。在 CIFAR-10、ImageNet-256 以及使用 SD3.5 Medium 进行文本到图像生成上的评估表明，与传统方法相比，轨迹均方误差显著降低，生成质量得到改善，且模型评估次数大大减少。