Jun, 2023
基于扩散的生成模型的更快非渐进收敛探索
Towards Faster Non-Asymptotic Convergence for Diffusion-Based Generative Models
Gen Li, Yuting Wei, Yuxin Chen, Yuejie Chi
TL;DR该研究发展了一套用于理解离散时间下扩散模型数据生成过程的非渐进理论，对于一种常见的确定性采样方法，该理论建立了一个与步骤总数 $T$ 成反比例的收敛速率，对于另一种主流随机采样方法，该理论得出了一个与步骤总数 $T$ 的平方根成反比例的收敛速率，同时设计了两种加速变体，进一步提高了收敛速度。