利用量子测量随机性构建高采样效率扩散模型

新研究提出直接利用量子计算测量的固有采样噪声，替代扩散模型反向生成中需注入的随机性，从而降低测量开销。该方法结合状态自适应预算与补偿噪声，在 8 维高斯混合模型上每样本仅需 303 shots 即可达到相当的生成质量，比 1.6×10^6 的基准减少约 5300x 测量次数，并在 MNIST 潜在扩散任务中得到验证。