多步一致性模型采样误差界理论分析

研究者 Alessio Spagnoletti 等人提交论文，将一致性模型（CM）的多步采样建模为加噪与近似去噪算子的复合，在可验证的稳定性假设下推导出非渐近误差界，把初始化误差的收缩与近似误差的累积分离开来。 该误差界表明：早期大噪声水平驱动收缩，后期小噪声水平控制残余偏差；对强对数凹与半对数凹目标还给出显式常数。实验显示误差界中的收缩与近似曲线可被可靠测量，并与预测的函数形式吻合。

AI 根据报道生成 · 14 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。