扩散网络中的噪声传输负担：为什么图像预测能优于噪声预测

新研究提出扩散网络的噪声传输负担机制，解释了有限网络下清晰图像预测表现优于噪声预测的原因。理论分析表明，数据维度 $d$ 且秩 $r<d$ 的线性输入瓶颈会使噪声预测产生 $\sigma_t^2(d-r)$ 的去噪误差下限，而图像预测风险保持有界且精确预处理可消除该瓶颈。JiT 模型在 ImageNet 上的实验完全验证了该误差下限与模型宽度的光谱特性。