研究者提出SMI方法控制生成模型统计依赖

研究者 Jiahao Yu 等人提出 Spread Mutual Information（SMI）方法，用于控制隐式生成模型中的统计依赖。该方法对生成变量施加扩散核，对多个噪声水平下的互信息做加权积分。 据作者称，高斯扩散可产生平滑且严格正的条件与边缘密度，从而把基于分数差的梯度构造扩展到原本可能奇异的分布。实验显示，SMI 在基于互信息的方法中持续实现有效的依赖控制，并与已有的任务专用方法保持竞争力。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。