基于非线性薛定谔桥与分支扩散的生成建模

研究人员提出基于正反向偏微分方程的新型生成建模框架 SBNL，将经典薛定谔桥扩展至非线性系统。该方法结合分支扩散与半线性 PDE 的概率表示设计求解算法，具备高度易并行特性并可扩展至高维空间。团队在 MNIST 和 FFHQ 人脸图像合成等任务上验证了有效性，该框架同时统一了扩散模型与基于分数的生成模型。