学术研究

扩散模型中置信度的局限

Limits of Confidence in Diffusion

Apple Machine Learning Research发布于 10月2日 1 分钟阅读

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摘要

离散扩散模型，包括重新掩码和均匀状态采样器，通过在每个步骤中写入多个 token 位置来生成序列：各位置的值来自其自身的分布，待写入的位置也由这些分布决定。在常见的应用领域，如像素、音素或词语，token 之间存在固有依赖。我们证明，只有在给定已固定的 token 后，本步骤写入的位置之间条件独立时，该步骤才与训练分布一致；逐位置分布的乘积无法匹配存在依赖的组；并且……

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