该研究探讨了几个度量数据分布与隐式模型分布差异的标准，发现这些度量在概率测度空间中引入了不同的几何特性，特别是当参数生成器具有非凸参数化时，$1$-Wasserstein 距离能够实现惊人的近似全局收敛保证。

Dec, 2017

该论文介绍了一种新的方法，使用少量参数化正交投影来近似分解高维分布的一维边际分布，以便于在生成式框架中实现深度学习。研究表明，该方法在标准图像综合基准和高分辨率图像和视频生成方面表现出优越性和最先进性。

Apr, 2019

本研究介绍了基于深度学习的一种小批量近似方法，用于在自动编码器和生成式对抗网络等现代生成模型中实现切片 Wasserstein 距离，以便在无监督情况下实现高分辨率图像和视频的生成，表现为当代最佳水平。

Jun, 2017

本文研究了生成对抗网络（GAN）的评估方法，发现基于核最大均值差（MMD）和最近邻（1-NN）等指标，可以较好地满足评估需要，同时具备区分真实样本与生成样本的性质，并探究了几种著名 GAN 模型的特性。

Jun, 2018

用 Gromov-Wasserstein 距离的下界，通过对所有数据矩计算，基于内在和多尺度的方法对比数据流形。实验证明，该方法能够有效地识别不同维度未对齐数据的结构，并展示了在评估生成模型质量方面的功效。

May, 2019

本文通过实证研究代表性生成模型 GAN，深入分析了如何在特征空间中代表数据点、如何使用选定样本计算合理距离以及每组要使用多少个实例等问题。实验结果表明，基于 CNN 和 ViT 的架构都是可靠和稳健的特征提取器，CKA 能够在一种模型中跨越各种提取器和分层层次上产生更好的比较，而且在表征两个内部数据相关性之间的相似性方面，CKA 显示出令人满意的样本效率并补充了现有指标（例如 FID）。这些发现帮助我们设计了一个新的测量系统，以便在一致可靠的方式下重新评估了最先进的生成模型。

Apr, 2023

本篇论文提出了一种基于随机投影的生成模型，该模型较传统的 GAN 模型更加稳定和精确，采用的 Wasserstein 距离作为度量计算生成样本的真实性，可以得到更准确的生成结果。

Mar, 2018

使用生成建模方法，本文提供了关于生成模型训练的理论洞察力，重点强调数据生成分布与训练数据生成分布之间的误差应随着样本量趋近无穷而趋近于零，并确保训练数据生成分布与任何复制训练数据样本的分布之间足够远。

Jul, 2023

该研究提出了一种基于概率模型和欧几里得距离几何学的分子生成模型，并且在分子构象生成的新基准测试中显示其具有最先进的准确性；最后，展示了如何将该模型用作重要采样方案中的提议分布来计算分子属性。

Sep, 2019

该论文提出了一种考虑生成模型的几何特性的算法，它可以使得在潜变量表示中使用简单的聚类算法更加有效，同时提出了一种新的用于建模变分自编码器中不确定性的架构。实验表明，此算法能够反映数据的内部结构。

Sep, 2018