扩散模型噪声调度获最优控制框架

研究者 Seo Taek Kong、Weina Wang 和 R. Srikant 提出用最优控制框架分析和设计扩散模型的噪声调度：将 Fisher 信息作为状态变量、噪声调度作为控制输入，并证明其目标泛函是 KL 采样误差的上界。 求解该问题后，他们给出可实现 Õ(d/n) 采样误差的噪声调度充分条件，其中 d 为数据维度、n 为离散化步数；在额外数据分布假设下，还推导出一族能还原实践中常用调度函数形式的噪声调度。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。