基于随机微分方程的得分扩散模型——技术教程
Score-based Diffusion Models via Stochastic Differential Equations -- a Technical Tutorial
AI总结：
本文是一篇技术教程，系统介绍基于随机微分方程的得分扩散模型，重点阐述采样与得分匹配两大核心方法，并讨论一致性模型和强化学习等相关技术。
摘要：
本文是一篇关于得分扩散模型的阐述性文章，特别侧重于通过随机微分方程（SDE）进行公式化表述。在简要介绍之后，我们讨论了扩散建模的两大支柱——采样与得分匹配，涵盖SDE/ODE采样、得分匹配效率、一致性模型以及强化学习。文中给出了简短的证明以说明所述结果的主要思想。本文主要是对该领域的技术性介绍，实践者在设计新模型或算法时也可能会发现其中的一些分析具有实用价值。
英文摘要：
This is an expository article on the score-based diffusion models, with a particular focus on the formulation via stochastic differential equations (SDE). After a gentle introduction, we discuss the two pillars in the diffusion modeling -- sampling and score matching, which encompass the SDE/ODE sampling, score matching efficiency, the consistency models, and reinforcement learning. Short proofs are given to illustrate the main idea of the stated results. The article is primarily a technical introduction to the field, and practitioners may also find some analysis useful in designing new models or algorithms.
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。
