Denoising Diffusion for Sampling SAT Solutions
利用深度神经网络来近似评分函数的效率在基于扩散的生成建模中进行了研究，我们观察到评分函数可以通过变分推断去噪算法在图模型中得到较好的近似，同时这些算法适用于高效的神经网络表示，通过示例验证了这一观察，并结合离散化误差界限为基于扩散的生成建模提供了有效的样本复杂度界限。
Sep, 2023
本文介绍了一种基于扩散模型的新型通用去噪扩散模型，采用线性插值进行扩散，中间的噪声图像从原始的清晰图像和相应的真实噪声图像进行插值，使得该扩散模型可以处理添加噪声的级别，并且提出了两种采样算法，实验证明该模型在真实去噪基准测试中表现良好。
May, 2023
在这篇文章中，我们发现了扩散模型生成质量受到迭代次数限制的根本原因，并提出了一个简单而有效的解决方案来缓解这些影响。我们的解决方案可以应用于任何现有的扩散模型，并且在各种 SOTA 体系结构上运行多个数据集和配置进行实验和详尽的消融研究，证明能够立即提高它们的生成质量。
Mar, 2022
通过在模型训练过程中加入约束条件使其生成的样本更符合所施加的约束，从而提高生成样本与约束的一致性，且相较于现有方法有更好的性能且不影响推断速度；该方法还可以自然地防止过拟合。
Mar, 2024
提出了 DeepSAT 框架，使用 EDA 领域的知识来解决布尔可满足性问题（Boolean satisfiability），通过逻辑合成算法将 SAT 实例预处理为优化的与非图（AIGs），并利用 DAGNN 训练条件生成模型，在各种 SAT 实例上实现了显著的准确度提高。
May, 2022
利用新颖的评分匹配损失，我们提出了一种基于粒子迭代方案的粒子去噪扩散取样器（PDDS），它能够在温和假设下提供渐近一致的估计，我们在多模态和高维取样任务上演示了 PDDS。
Feb, 2024
本文提出了一种基于多模式条件 GAN，使其具有高样本质量、高模式覆盖和快速采样三个特性的去噪扩散生成对抗网络，同时在 CIFAR-10 数据集上比原扩散模型快 2000 倍，并且是第一种将采样成本降至足够低以便于应用于实际应用的模型。
Dec, 2021
本研究提出了一种新的去噪扩散模型 SVNR，它假定更加现实的空间变异噪声模型，使其能够在噪声输入图像上进行去噪扩散过程，并考虑了条件图像与修改扩散过程样本之间的相关性。实验表明，相对于强扩散模型和单图像去噪方法，我们的方法具有优势。
Jun, 2023