新论文提出约束扩散模型与原始-对偶推理

Samar Hadou、Yigit Berkay Uslu 和 Alejandro Ribeiro 发表论文，提出约束扩散模型与原始-对偶推理（PDI），用于从带平均约束的熵正则化优化问题的最优分布中采样。 PDI 在 Lagrangian 对偶域中同时推断最优原始分布和对偶变量：每个反向扩散步用当前乘子对应的 score 场去噪，再根据去噪样本的约束违反程度做对偶上升更新。作者训练单一对偶条件 score 网络，并称对偶迭代收敛到对偶最优邻域，生成分布逼近已知最优乘子的 oracle 采样器。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。