高精度和无维度采样的扩散方法
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一种新的扩散模型求解器已经开发出来，显著提高了采样效率。与以前的方法需要随着精度呈多项式增长的迭代次数不同，这种新方法在精度上实现了多对数级的缩放（$1/\varepsilon$），在确保高精度的同时不依赖于维度，只需依赖于目标分布支撑的有效半径。
新解算器提升扩散模型采样效率
一种开创性的解算器问世，它显著提高了从复杂多模态分布中进行采样的效率。这种方法结合了低度近似和配点法，旨在解决扩散模型离散化中长期存在的迭代复杂性问题。
新解算器在与反准确度 1/ε 的关系上表现出多对数级别的缩放，显著区别于以前的多项式缩放方法。它为基于扩散的采样器提供了首个高准确度保证，利用对数据分布分数的近似访问。值得注意的是，它的复杂性与环境维度无关，仅受目标分布支撑的有效半径影响。
这一进展可能会导致在扩散模型的研究和应用中出现更高效的采样技术。
相关主题：
高精度扩散模型迭代复杂度低度逼近有效半径
📰 原始来源： https://arxiv.org/abs/2601.10708v1
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