基于内部引导的倾斜扩散模型采样方法

研究者提出一种用于倾斜扩散模型采样的“内部引导”（internal guidance）方法，不修改基础去噪器输出，而是通过改变其评估输入点来实现采样。针对超立方体上的离散分布，线性倾斜密度的去噪器可严格等价为对输入进行平移和缩放后的基础去噪器。该方法通过在训练中加入随机对角缩放，使单个去噪器网络无需微调或外部引导项，即可支持二元奖励倾斜、类别标签引导和内容填充采样。